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一种基于词序的社会情感演变分析模型
引用本文:刘义红,朱琛,祝恒书.一种基于词序的社会情感演变分析模型[J].计算机工程与科学,2015,37(11):2175-2181.
作者姓名:刘义红  朱琛  祝恒书
作者单位:;1.淮南师范学院计算机学院;2.中国科学技术大学计算机科学与技术学院;3.百度研究院大数据实验室
基金项目:国家杰出青年科学基金资助项目(61325010);安徽省教育厅自然科学基金资助项目(KJ2013Z299)
摘    要:提出了一种基于词序的社会情感演变分析模型(BTMESE),模型通过引入文档中词与词之间的前后关联性,以期有效地揭示时间、文本、情感三种信息之间的潜在联系,进而追踪社会情感演变趋势,进一步提高情感分析的准确率。该模型可应用于情感预测、时间预测等领域。通过在真实世界的数据集上进行验证,结果证明该模型简单有效,能够较好地进行社会情感分析。

关 键 词:词序  情感分析  社交媒体  主题模型
收稿时间:2015-08-13
修稿时间:2015-11-25

BTMESE :a bigram topic model for analyzing the evolution of social emotions
LIU Yi hong,ZHU Chen,ZHU Heng shu.BTMESE :a bigram topic model for analyzing the evolution of social emotions[J].Computer Engineering & Science,2015,37(11):2175-2181.
Authors:LIU Yi hong  ZHU Chen  ZHU Heng shu
Affiliation:(1.College of Computer,Huainan Normal University,Huainan 232001; 2.College of Computer Science and Technology,University of Science and Technology of China,Hefei 230027; 3.Big Data Lab,Baidu Research,Beijing 100085,China)
Abstract:We introduce a novel bigram topic model for analyzing the evolution of social emotions (BTMESE). Specifically, the proposed model can discern the semantic relationships among time, texts, and social emotions by creatively integrating word order information. In particular, the model could be applied to a wide range of application scenarios,such as emotion prediction and time prediction. The experiments based on real world datasets validate the model's effectiveness in terms of social emotion analysis.
Keywords:word order  emotion analysis  social media  topic model  
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