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基于LDA主题模型的知乎平台婚恋话题情感分析
1
作者 任星泽 唐燊 +3 位作者 侯牧天 冯明懿 鲁琪 冉俐雯 《心理学通讯》 2024年第1期57-65,共9页
目的:探索青年在婚恋话题中的情感趋向以及相应的关注焦点。方法:通过潜在狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocaon,LDA)主题模型和情感分析相结合的方法对知乎平台的婚恋话题内容进行研究。结果:建立知乎平台婚恋话题语料库,共2974条语... 目的:探索青年在婚恋话题中的情感趋向以及相应的关注焦点。方法:通过潜在狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocaon,LDA)主题模型和情感分析相结合的方法对知乎平台的婚恋话题内容进行研究。结果:建立知乎平台婚恋话题语料库,共2974条语料,时间跨度为2018年4月至2022年6月。(1)婚恋话题的高频词汇有:孩子、父母、离婚、出轨、分手、约会、表白、工作、学习和情感等词;(2)婚恋话题的积极情感值显著大于消极情感值,但存在相当程度的消极情感倾向,例如焦虑、恐惧、悲伤等;(3)婚恋话题中积极的主题有:婚恋现实、婚恋心理、聊天约会、择偶标准、美好故事;消极的主题有:婚恋压力、负面经历、负面新闻、婆媳矛盾。结论:青年对婚恋有着一定期待与积极应对,但他们在一些话题下表现出的负面情绪也需要被关注和理解。 展开更多
关键词 lda主题模型 情感分析 知乎平台 婚恋话题
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川菜餐饮影响食客情感的关键因素——基于LDA模型及情感分析的川菜餐饮评论文本研究 被引量：1
2
作者 王梅 《中国食品工业》 2024年第24期60-63,共4页
通过分析大量在线评论数据,可以深入了解影响客户评价和满意度的关键因素,从而提升客户关系管理水平。通过词云图、语义网络关系图、LDA主题模型和语义情感词典方法,对大众点评“2023必吃榜”成都上榜的十四家川菜餐饮商家的食客评论数... 通过分析大量在线评论数据,可以深入了解影响客户评价和满意度的关键因素,从而提升客户关系管理水平。通过词云图、语义网络关系图、LDA主题模型和语义情感词典方法,对大众点评“2023必吃榜”成都上榜的十四家川菜餐饮商家的食客评论数据进行了情感分析。研究发现,影响食客情感的关键因素包括食物的美味、菜品的种类与品质、口感、服务质量、员工态度、用餐环境和商家热情。基于真实数据,运用数据挖掘方法识别客户情感的关键因素,突破了传统研究局限,展现了创新的研究思路。 展开更多
关键词 lda模型 川菜餐饮评论 情感倾向分析
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ChatGPT大语言模型的公众情感接纳演化研究——基于LDA主题模型的微博文本分析
3
作者 张蓓 陈童 《新媒体研究》 2024年第18期1-5,共5页
研究通过采集网络文本的方式获取微博文本数据,并引入LDA主题模型对微博文本进行主题分析和语义情感倾向分析,探究2023年公众对于ChatGPT的讨论议题和情感倾向分布特征。在此基础上,研究进一步采用时间维度,分阶段地分析公众热议主题及... 研究通过采集网络文本的方式获取微博文本数据,并引入LDA主题模型对微博文本进行主题分析和语义情感倾向分析,探究2023年公众对于ChatGPT的讨论议题和情感倾向分布特征。在此基础上,研究进一步采用时间维度,分阶段地分析公众热议主题及公众情感倾向的演化过程,揭示公众接纳ChatGPT的程度变化趋势。研究结果表明,公众对ChatGPT的讨论主要集中在7个主题,即企业管理、前沿趋势、国内创新、教育财经、功能应用、社交互动和科技交流。其中,前沿趋势是最为普遍的主题类别,体现出公众对于以ChatGPT为例的人工智能技术发展趋势及可能对人类产生的影响的高度关注。语义情感倾向分析结果显示,公众对ChatGPT的正向情感倾向始终高于负面情感倾向。相较于对人工智能技术所存在的风险担忧,公众更趋向于表达对人工智能技术发展和良善影响的积极期待。 展开更多
关键词 ChatGPT lda模型 主题挖掘 主题演化 情感分析 微博
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基于LDA主题模型及情感分析的电商直播热点主题分析
4
作者 张小婉 毕如倩 张雨娟 《现代信息科技》 2024年第21期88-95,101,共9页
从电商直播领域的热点事件切入,使用八爪鱼抓取微博平台自9月10日至10月26日间的文本数据,综合运用情感分析与LDA聚类方法,对这段时间内微博的热门话题及其对应的舆论主题进行深入剖析,旨在为涉及的电商主播、品牌及平台三方提供具有学... 从电商直播领域的热点事件切入,使用八爪鱼抓取微博平台自9月10日至10月26日间的文本数据,综合运用情感分析与LDA聚类方法,对这段时间内微博的热门话题及其对应的舆论主题进行深入剖析,旨在为涉及的电商主播、品牌及平台三方提供具有学术依据的营销策略与发展建议。电商直播热点事件凸显行业定价、主播信任度、平台竞争公平性等问题,同时揭示消费者情感变化会为品牌营销带来新契机。 展开更多
关键词 lda模型 情感分析 电商直播 国货营销 平台竞争
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基于LDA模型的突发公共安全事件文本主题聚类图谱及情感分析
5
作者 王迪 魏淑婷 《现代计算机》 2024年第21期125-130,共6页
针对突发公共安全事件发生后网民大规模讨论的热点问题,基于LDA模型开展网络舆情分析,以某飞行器坠毁事件为例进行实证研究,构建文本主题聚类图谱,并利用点互信息抽取高频词进行语义网络分析,进而通过关键词的语义关联分析事件要素间的... 针对突发公共安全事件发生后网民大规模讨论的热点问题,基于LDA模型开展网络舆情分析,以某飞行器坠毁事件为例进行实证研究,构建文本主题聚类图谱,并利用点互信息抽取高频词进行语义网络分析,进而通过关键词的语义关联分析事件要素间的联系,最后根据情感统计和热度演化分析网民情感演化特征。研究表明,主题聚类图谱及情感分析有助于梳理事件脉络和及时防范事件中网络舆情的潜在风险,为发掘舆情治理的普适性对策提供参考。 展开更多
关键词 lda模型 突发公共安全事件 主题聚类 情感分析
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基于LDA和XGBoost模型的环境公共服务微博情感分析 被引量：12
6
作者 杨莉 王敏 程宇 《南京邮电大学学报（社会科学版）》 2019年第6期23-39,共17页
利用Python软件编程获取2012年1月1日至2016年12月31日间相关微博舆情数据24922条,采用LDA模型提取噪声污染、城市环境公共卫生、化工危险品、饮用水安全、水体污染、企业环境整治、环保监督与执法、空气污染8个主题,利用XGBoost集成模... 利用Python软件编程获取2012年1月1日至2016年12月31日间相关微博舆情数据24922条,采用LDA模型提取噪声污染、城市环境公共卫生、化工危险品、饮用水安全、水体污染、企业环境整治、环保监督与执法、空气污染8个主题,利用XGBoost集成模型对8个主题的微博舆情数据进行情感分析。分析结果表明:环保监督与执法、空气污染和噪声污染主题强度较高,均超过0.3;XGBoost模型对情感极性倾向的预测准确率达到89.6%,其中环境公共卫生、环保监督与执法、企业环境整治和空气污染呈现较显著的负向极性情感。研究结果可为江苏环境公共服务供给侧改革提供决策参考。 展开更多
关键词 环境公共服务 lda模型 XGBoost模型 情感分析
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基于LDA主题分析模型的电商平台用户评论数据情感分析——以生鲜农产品苹果为例 被引量：7
7
作者 蒋丽华 沈金羽 任怡 《技术与市场》 2021年第10期74-76,共3页
以生鲜农产品苹果为研究对象,通过Python网络爬虫采集电商平台上的文本评论数据,对数据进行去重、清洗等基本的预处理操作后,进行用户情绪分类,并通过分词处理、词频统计、词云数据展示等方法对用户评论文本数据进行分析。通过LDA主题... 以生鲜农产品苹果为研究对象,通过Python网络爬虫采集电商平台上的文本评论数据,对数据进行去重、清洗等基本的预处理操作后,进行用户情绪分类,并通过分词处理、词频统计、词云数据展示等方法对用户评论文本数据进行分析。通过LDA主题分析模型对评论数据进行主题分析,从而通过多方面的分析获取文本评论数据中有价值的内容,对产品的改进提出建议。 展开更多
关键词 文本数据挖掘 lda主题模型 用户评论 情感分析
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基于情感分析与LDA模型的在线用户满意度影响因素研究 被引量：4
8
作者 耿晓利 陈淋 《微型电脑应用》 2019年第6期38-41,共4页
电子商务的迅速发展使得用户满意度分析的重要性日益凸显,传统的用户满意度分析大部分基于认知理论,且难以适应复杂的语言环境.针对此问题,提出一种基于情感分析及LDA模型的在线用户购买满意度影响因素挖掘方法.首先对在线用户的评论文... 电子商务的迅速发展使得用户满意度分析的重要性日益凸显,传统的用户满意度分析大部分基于认知理论,且难以适应复杂的语言环境.针对此问题,提出一种基于情感分析及LDA模型的在线用户购买满意度影响因素挖掘方法.首先对在线用户的评论文本进行情感极性分析确定用户情绪极性,通过语义网分析提取评论数据中影响用户满意度的因素指标,利用词频分析以及LDA主题模型,确定及验证用户满意度最重要的影响因素,最后,通过京东网苹果手机商品的评论数据验证方法的有效性. 展开更多
关键词 用户满意度 情感分析 lda模型
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融合主题特征的文本情感分析模型 被引量：1
9
作者 杨俊哲 宋莹 陈逸菲 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第S01期159-166,共8页
随着大型语言模型的快速发展,如何在保证模型性能的同时减少模型参数量,成为了自然语言处理领的一个重要挑战。然而,现有的参数压缩技术往往难以兼顾模型的稳定性和泛化能力。为此,提出了一种融合主题特征的情感分析新架构,旨在利用主... 随着大型语言模型的快速发展,如何在保证模型性能的同时减少模型参数量,成为了自然语言处理领的一个重要挑战。然而,现有的参数压缩技术往往难以兼顾模型的稳定性和泛化能力。为此,提出了一种融合主题特征的情感分析新架构,旨在利用主题信息增强模型对文本情感极性的判断能力。具体而言,采用一种结合LDA和K-means的方法来提取文本的主题特征,并将其作为固定维度的向量与词嵌入进行拼接,得到新的词向量表示。随后使用平均池化技术构建句子级别的表征向量,并输入到一个全连接层进行情感分类。为了验证所提模型的有效性,在公开的情感分析数据集上与多个基准算法进行了对比实验。实验结果表明,所提模型在多个数据集上明显优于ALBERT,准确率提高了约3.5%,在参数量仅有微小增加的情况下维持了较高的稳定性和泛化能力。 展开更多
关键词 情感分析 ALBERT模型 lda模型 主题特征 平均池化
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基于LDA主题模型的情感分析研究 被引量：4
10
作者 刘艳文 魏赟 《电子科技》 2020年第7期12-16,26,共6页
LDA主题模型在提取特征时缺乏对词语关联及相关词对的理解,这会影响情感极性分类的准确率。针对这一问题,文中提出一种在LDA主题模型中引入特征情感词对抽取方法的新模型,以改善特征情感词对的抽取效果。利用依存句法分析设计特征情感... LDA主题模型在提取特征时缺乏对词语关联及相关词对的理解,这会影响情感极性分类的准确率。针对这一问题,文中提出一种在LDA主题模型中引入特征情感词对抽取方法的新模型,以改善特征情感词对的抽取效果。利用依存句法分析设计特征情感词对的识别方法,随后将识别方法作为约束条件引入LDA模型对特征情感词对进行抽取。通过吉布斯采样进行参数计算,给出了模型的生成过程。最后利用随机森林分类方法对文本进行情感极性分类。为验证文中模型的有效性,将其和另外两种模型一起进行实验,当主题个数为20时,文中所提模型分类的准确率、召回率、F值分别为81.54%、83.13%和82.33%,显著高于另外两种模型。 展开更多
关键词 产品评论 情感分析 依存句法 特征抽取 lda主题模型 随机森林算法
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基于LDA模型及情感分析的电影主题公园评论文本研究 被引量：5
11
作者 林轶 曹清芳 《科技和产业》 2023年第22期93-98,共6页
以中国电影主题公园为例,收集多个旅游网站游客评论数据,采用LDA(latent dirichlet allocation)主题模型方法、共现网络分析方法及情感分析方法对游客评论文本进行研究。结果表明,国内电影主题公园游客评论可以分为旅游服务主题、旅游... 以中国电影主题公园为例,收集多个旅游网站游客评论数据,采用LDA(latent dirichlet allocation)主题模型方法、共现网络分析方法及情感分析方法对游客评论文本进行研究。结果表明,国内电影主题公园游客评论可以分为旅游服务主题、旅游景观主题、整体感知主题以及活动体验主题4个主题。结合共现网络分析及情感分析结果识别当前景区现状及痛点,为文旅企业经营者提供较为准确的游客偏好信息,也为企业后续管理及决策提供相关理论及数据支撑。 展开更多
关键词 电影主题公园 游客评论 lda主题模型 情感分析
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基于LDA主题模型的公众新冠疫苗接种意愿情感分析 被引量：3
12
作者 王姣 郭玉琦 申锟 《图书情报导刊》 2021年第10期52-58,共7页
当前全球疫情持续蔓延,周边国家疫情形势严峻,我国防范疫情输入压力不断加大,研究公众对新冠疫苗接种的关注点和情感倾向,对于采取有效措施提高新冠疫苗接种率和加快建立免疫屏障具有重要意义。基于综合性问答社区的回答文本,利用SnowNL... 当前全球疫情持续蔓延,周边国家疫情形势严峻,我国防范疫情输入压力不断加大,研究公众对新冠疫苗接种的关注点和情感倾向,对于采取有效措施提高新冠疫苗接种率和加快建立免疫屏障具有重要意义。基于综合性问答社区的回答文本,利用SnowNLP情感分析工具对情感值进行了计算,并将所有回答文本分类为积极和消极,再利用LDA主题模型分别挖掘了不同情感倾向用户回答的潜在主题,并确定了主题关键词,然后分别分析了不同情感倾向公众的关注点并提出了解决措施,指出大部分公众对新冠疫苗接种持积极态度,部分公众(占总样本的27.6%)对此持消极态度,且关注点在疫苗接种的必要性及疫苗的有效性、安全性等。 展开更多
关键词 新冠疫苗 接种意愿 情感分析 lda主题模型
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基于TF-IDF和LDA主题模型的电影短评文本情感分析——以《少年的你》为例 被引量：8
13
作者 刘惠 赵海清 《现代电影技术》 2020年第3期42-46,共5页
通过python爬取豆瓣网站上《少年的你》的短评文本,对评论文本进行清洗并利用构建的分词词典和停用词词典分别进行分词处理和去停用词处理后得到较为规范化的文本.利用TF-IDF算法提取评论文本的关键词,以关键词为基础建立LDA主题模型,... 通过python爬取豆瓣网站上《少年的你》的短评文本,对评论文本进行清洗并利用构建的分词词典和停用词词典分别进行分词处理和去停用词处理后得到较为规范化的文本.利用TF-IDF算法提取评论文本的关键词,以关键词为基础建立LDA主题模型,从定量的角度提取评论主题,从而分析观众对这部电影的情感态度和评论的热点话题,为消费者的购买行为提供一定的决策支持,同时为商品提供者提供一定的发展方向. 展开更多
关键词 python爬虫 TF-IDF算法 lda主题模型 情感分析
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基于改进LDA-CNN-BiLSTM模型的社交媒体情感分析研究 被引量：4
14
作者 杨秀璋 刘建义 +6 位作者 任天舒 宋籍文 武帅 姜婧怡 陈登建 周既松 李娜 《现代计算机》 2022年第2期29-36,共8页
针对社交媒体情感分析忽略情感特征的长距离语义关系,无法精确捕获带有情感色彩的特征词,过度依赖人工标注等问题,本文提出一种改进LDA-CNN-BiLSTM模型,旨在实现对微博舆情事件的情感分析研究。首先,通过对微博舆情事件评论文本进行数... 针对社交媒体情感分析忽略情感特征的长距离语义关系,无法精确捕获带有情感色彩的特征词,过度依赖人工标注等问题,本文提出一种改进LDA-CNN-BiLSTM模型,旨在实现对微博舆情事件的情感分析研究。首先,通过对微博舆情事件评论文本进行数据采集和数据预处理,获取“喜悦”“愤怒”和“哀伤”三种类别情感文本。其次,构建融合LDA模型、情感词典和人工标注的算法并用于情感特征词提取,使用Word2Vec将经过特征提取后的情感文本转换为词向量。最后,构建CNN-BiLSTM模型,利用卷积神经网络提取文本的关键特征,长短时记忆网络捕获长距离语义特征,从而完成情感分类任务。实验结果表明,本文方法的精确率、召回率、F1值和准确率分别为0.8946、0.8841、0.8893和0.8778,整体实验结果均优于现有的机器学习和深度学习模型,并且融合LDA模型和情感词典的实验结果均有明显提升,其F1值比实验中的六种机器学习模型平均提升3.66%,比七种深度学习模型平均提升1.84%。综上,本文方法能够应用于社交媒体的情感分析任务,并有效感知舆情事件的情感态势,具有一定的研究价值。 展开更多
关键词 情感分析 社交媒体 lda模型 CNN-BiLSTM 文本挖掘
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基于情感分析的LDA模型在在线评论中的运用 被引量：1
15
作者 黄苏雨 《现代营销（下）》 2018年第1期82-83,共2页
随着互联网的快速发展,人们越来越多地在电商网站、论坛、社交网络等平台上,公开发表对商品的各种评价和意见,由此带来的文本数据呈现爆发性增长。本文就医疗器械领域的血糖仪作为研究对象,利用python在各电商平台上爬取数据,对数据进... 随着互联网的快速发展,人们越来越多地在电商网站、论坛、社交网络等平台上,公开发表对商品的各种评价和意见,由此带来的文本数据呈现爆发性增长。本文就医疗器械领域的血糖仪作为研究对象,利用python在各电商平台上爬取数据,对数据进行数据清洗、中文分词、去除停用词等预处理,再利用基于情感分析的LDA改进模型对数据进行分析,得到各主题下的词分布,以此获得对产品的建议。 展开更多
关键词 文本分析 血糖仪 lda模型 情感分析
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基于LDA模型和情感分析的网上教学舆情分析研究 被引量：1
16
作者 宋雅蓉 王译啡 《网络空间安全》 2023年第1期112-118,共7页
[目的/意义]自新型冠状疫情爆发以来,网上教学已逐渐发展成为一种主要教学授课方式.然而,"网课爆破"现象频发,网络舆情引爆事件层出不穷.为了加强网络安全监督引导,构建良好的网络秩序,确保网络空间安全,深入挖掘网络舆情演... [目的/意义]自新型冠状疫情爆发以来,网上教学已逐渐发展成为一种主要教学授课方式.然而,"网课爆破"现象频发,网络舆情引爆事件层出不穷.为了加强网络安全监督引导,构建良好的网络秩序,确保网络空间安全,深入挖掘网络舆情演变规律,显得尤为重要.[方法/过程]鉴于新型冠状疫情期间"网上教学"微博热点话题,提出一种基于LDA主题挖掘模型和情感分析的舆情分析方法,深入挖掘微博用户对"网上教学"的关注点和情感倾向,采用共词分析和社交网络分析挖掘用户关注内容之间的关联关系,对科学化、柔性化教育网络舆情监管具有重要意义.[结果/结论]针对网上教学微博数据的分析结果显示,公众对新型冠状疫情期间开展网上教学的情感总体呈现积极状态,LDA主题挖掘模型能够有效地识别出不同情感主题下的关键词,挖掘出公众对"网上教学"的情感诉求和关联关系,对教育网络舆情的监管提供数据支持,以维护网络空间环境的有序性. 展开更多
关键词 网上教学 舆情分析 lda模型 情感分析 社交网络分析
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基于文本挖掘的跑鞋用户评价及情感分析 被引量：2
17
作者 罗向东 强威 +1 位作者 张希莹 吴梦 《丝绸》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期108-119,共12页
为了挖掘消费者在线购买跑鞋时的关注信息,文章用大数据分析视角,以“京东商城”为例按照销量排序分析了前600款跑鞋品牌定位、价格分布、优惠信息、标签占比,使用LDA模型对10万条跑鞋在线评论进行文本挖掘,对商品评论数据进行词频共现... 为了挖掘消费者在线购买跑鞋时的关注信息,文章用大数据分析视角,以“京东商城”为例按照销量排序分析了前600款跑鞋品牌定位、价格分布、优惠信息、标签占比,使用LDA模型对10万条跑鞋在线评论进行文本挖掘,对商品评论数据进行词频共现分析、主题聚类与情感分析,从品牌、技术和售后服务的维度分析了问题的原因并提出相关建议。研究表明:国产品牌跑鞋在各价位段布局完整,销量高的跑鞋多使用满减和商品券,自营和优惠券标签对跑鞋购买具较为显著的促进作用;消费者购买跑鞋时主要关注外观细节、功能属性、性价比、穿着感受、服务优惠等方面。 展开更多
关键词 跑鞋 文本挖掘 lda模型 聚类分析 情感分析
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基于主题情感混合模型的无监督文本情感分析 被引量：54
18
作者 孙艳 周学广 付伟 《北京大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第1期102-108,共7页
针对有监督、半监督的文本情感分析存在标注样本不容易获取的问题,通过在LDA模型中融入情感模型,提出一种无监督的主题情感混合模型(UTSU模型)。UTSU模型对每个句子采样情感标签,对每个词采样主题标签,无须对样本进行标注,就可以得到各... 针对有监督、半监督的文本情感分析存在标注样本不容易获取的问题,通过在LDA模型中融入情感模型,提出一种无监督的主题情感混合模型(UTSU模型)。UTSU模型对每个句子采样情感标签,对每个词采样主题标签,无须对样本进行标注,就可以得到各个主题的主题情感词,从而对文档集进行情感分类。情感分类实验对比表明,UTSU模型的分类性能比有监督情感分类方法稍差,但在无监督的情感分类方法中效果最好,情感分类综合指标比ASUM模型提高了约2%,比JST模型提高了约16%。 展开更多
关键词 主题模型 lda 情感分析 混合模型
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基于LDA的多粒度主题情感混合模型 被引量：23
19
作者 欧阳继红 刘燕辉 +1 位作者 李熙铭 周晓堂 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第9期1875-1880,共6页
主题情感混合模型(Reverse-Joint Sentiment/Topic Model;Joint Sentiment/Topic Model)能够有效地同时抽取文档的主题和情感信息,在情感分析领域受到广泛的关注,因为没有考虑整体分布与局部分布的关系,导致分类效果不佳且不稳定.本文... 主题情感混合模型(Reverse-Joint Sentiment/Topic Model;Joint Sentiment/Topic Model)能够有效地同时抽取文档的主题和情感信息,在情感分析领域受到广泛的关注,因为没有考虑整体分布与局部分布的关系,导致分类效果不佳且不稳定.本文同时考虑两个粒度上的情感/主题分布——文档级和局部,提出多粒度的主题情感混合模型(MG-.R-JST;MG-JST).MG-R-JST/MG-JST、在文档级分布和局部分布的共同作用下生成单词的情感/主题;使用吉布斯采样进行模型推理,并给出了推理过程;在MR与MDS数据集上进行实验,实验结果表明本文算法分类效果优于主题情感混合模型,且稳定性更好. 展开更多
关键词 lda 主题情感混合模型 情感分析 多粒度
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