【摘要】：針對微博等自媒體平臺中,突發(fā)事件存在的突發(fā)性、多爆發(fā)點,給突發(fā)事件檢測帶來困難,提出一種整合用戶情感過濾的突發(fā)事件檢測方法。該方法首先將話題映射為層次模型,以時序驅動的方式動態(tài)調整模型特征,探測信息新話題。以此為基礎分析用戶對該話題所持有的情感態(tài)度,依據用戶的情感態(tài)度將話題劃分為正面和負面情感傾向兩類,并將飽含負面情感傾向的話題視為突發(fā)話題。實驗證明,無論是準確率還是查全率所提方法均比baseline提高約10%以上。
[Abstract]:In view of the sudden occurrence of emergencies in Weibo and other self-media platforms, which brings difficulties to the detection of emergencies, a method of integrating user emotion filtering is proposed to detect emergencies. Firstly, the topic is mapped into a hierarchical model, and the model features are dynamically adjusted in a time-series driven way to detect new topics of information. Based on the analysis of the user's emotional attitude towards the topic, the topic is divided into positive and negative affective tendency according to the user's emotional attitude, and the topic full of negative emotional tendency is regarded as a sudden topic. Experimental results show that both the accuracy and recall of the proposed method are more than 10% higher than that of baseline.
【作者單位】： 山東師范大學信息科學與工程學院;山東財經大學圖書館;菏澤學院計算機與信息工程系;山東理工大學理學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61373148) 國家社會科學基金資助項目(12BXW040) 山東省自然科學基金資助項目(ZR2012FM038) 山東省優(yōu)秀中青年科學家獎勵基金資助項目(BS2013DX033) 山東省自然科學基金資助項目(ZR2014FL010) 教育部人文社會科學基金資助項目(14YJC860042)
【分類號】：TP393.092;TP391.1

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：2122052