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基于心理預警模型的微博情感識別研究

發(fā)布時間:2018-05-28 07:57

  本文選題:微博 + 心理預警模型 ; 參考:《合肥工業(yè)大學學報(自然科學版)》2013年11期


【摘要】:文章建立了一種基于性格、心情和情感空間的多層次心理預警模型,將性格、心情與情感進行映射,準確地模擬人類情感變化規(guī)律;針對微博文本的特點,提出了情感元理論,構建了微博心理情感詞典(MPED詞典),實驗表明該方法有效地實現(xiàn)了對微博情感的分析和描述;最后通過所設計的微博情感預警系統(tǒng),實現(xiàn)了對觀察對象心理狀況的可視化分析和及時預警,驗證了研究方法的有效性。
[Abstract]:This paper establishes a multi-level psychological early-warning model based on personality, mood and emotion space, which maps personality, mood and emotion to accurately simulate the law of human affective change, and puts forward the theory of emotional meta-theory according to the characteristics of Weibo text. The experiment results show that this method can effectively analyze and describe the emotion of Weibo. Finally, through the design of the Weibo emotion warning system, it is proved that this method is effective in the analysis and description of the emotion of Weibo. The visual analysis and early warning of the mental state of the observed object are realized, and the validity of the research method is verified.
【作者單位】: 合肥工業(yè)大學計算機與信息學院;
【基金】:合肥工業(yè)大學科學研究發(fā)展基金資助項目(2013HGXJ0420)
【分類號】:TP393.092

【參考文獻】

相關期刊論文 前2條

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【共引文獻】

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2 吳凱;季新生;郭進時;劉彩霞;;基于微博網絡的影響力最大化算法[J];計算機應用;2013年08期

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【二級參考文獻】

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【相似文獻】

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10 張晨逸;孫建伶;丁軼群;;基于MB-LDA模型的微博主題挖掘[J];計算機研究與發(fā)展;2011年10期

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1 郭鵬;陳s,

本文編號:1945922


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