典型文献
基于微博核心实体的情感分析方法及引导机制研究
文献摘要：
[目的/意义]微博作为国内主要的社交网络平台之一,其信息传播实时快速,去中心化,成为网络舆情传播的重要媒介.面向微博进行舆情中心人物的识别以及公众情绪的挖掘对网络舆情的控制具有重要的实践意义.[方法/过程]本文以新疆棉花事件为例,使用生命周期法对微博舆情演化过程进行划分,使用word2vec和k-means模型提取事件生命周期中各阶段的舆情中心人物,采用一种结合词典与LSTM深度学习模型的情感分析方法,对各舆情中心人物相关的评论情感进行极性分析.[结果/结论]所提出的方法能够挖掘面向特定事件的微博舆情中心人物、公众的情感类型及情感强度,得到能够使舆情转好的引导方法.[创新/局限]本文创新性的将主题挖掘方法运用于微博舆情中心人物的提取.在情感分析方法上,结合词典和深度学习方法,解决了深度学习方法进行情感分析时需人工标注的局限性.此外,本文进行情感值计算时没有考虑到表情符号的作用,后续研究会进一步考虑更加细粒度的情感分类.
文献关键词：
微博;情感分析;网络舆情;word2vec;长短期记忆网络
中图分类号：
作者姓名：
朱晓卉;胡彦蓉;刘洪久
作者机构：
浙江农林大学数学与计算机科学学院,浙江杭州311300
文献出处：
引用格式：
[1]朱晓卉;胡彦蓉;刘洪久-.基于微博核心实体的情感分析方法及引导机制研究)[J].情报科学,2022(03):136-143,165
A类：
B类：
情感分析,引导机制,内主,社交网络平台,信息传播,去中心化,网络舆情传播,中心人物,公众情绪,新疆棉花事件,生命周期法,微博舆情,舆情演化,word2vec,means,词典,深度学习模型,情感类型,情感强度,引导方法,主题挖掘,挖掘方法,方法运用,深度学习方法,情感值,表情符号,研究会,加细,细粒度,情感分类,长短期记忆网络
AB值：
0.338129
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