本文關(guān)鍵詞：基于TSCM模型的網(wǎng)絡(luò)短文本情感挖掘

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【摘要】：針對網(wǎng)絡(luò)短文本情感挖掘問題,提出一種新的基于LDA和互聯(lián)網(wǎng)短評行為理論的主題情感混合模型TSCM,TSCM模型中的整篇評論中每個句子的主題分布是不同的,TSCM產(chǎn)生詞的流程是先確定詞的情感極性,再確定詞的主題,TSCM考慮了詞與詞之間的聯(lián)系.真實數(shù)據(jù)集Movie與Amazon上的大量實驗表明,與代表性算法JST、SLDA、D-PLDA和SAS相比較,TSCM模型能對用戶真實情感與討論主題進行更加有效的分析建模.
【作者單位】： 福建師范大學(xué)軟件學(xué)院;廣西師范學(xué)院計信學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 情感分析 主題情感混合模型 LDA
【基金】：國家自然科學(xué)基金(No.61370078;No.61363037) 教育部人文社會科學(xué)研究青年基金項目(No.12YJCZH074) 福建省教育廳科技項目(No.JA13077)
【分類號】：TP391.1
【正文快照】： 1引言以自由開放共享為核心精神的Web 2.0使得用戶成為互聯(lián)網(wǎng)的主角,諸如社交網(wǎng)站、微博和BBS論壇之類的平臺為網(wǎng)民發(fā)表意見和交流情感提供了經(jīng)濟便捷的渠道.一般來說,用戶在這些平臺上發(fā)表的言論比較簡短卻又飽含著豐富的個人情感.研究如何高效挖掘隱藏于這些魚目混雜的社會，

本文編號：754283