【摘要】：微博情感分析是社會媒體挖掘中的重要任務(wù)之一,在恐怖組織識別、個性化推薦、輿情分析等方面具有重要的理論和應(yīng)用價值.但與傳統(tǒng)文本數(shù)據(jù)不同,微博消息短小而凌亂,包含著大量諸如微博表情符號之類的特有信息,同時微博情感是與其討論主題是密切相關(guān)的.多數(shù)現(xiàn)有的微博情感分析方法都沒有將微博主題與微博情感進(jìn)行協(xié)同分析,或者在微博主題情感分析過程中沒有考慮將用戶關(guān)系、用戶性格情緒等特征數(shù)據(jù),從而導(dǎo)致微博情感分析與主題檢測的效果難盡人意.為此,提出了一個基于多特征融合的微博主題情感挖掘模型TSMMF(Topic Sentiment Model based on Multi-feature Fusion),該模型將情感表情符號與微博用戶性格情緒特征納入到圖模型LDA中實現(xiàn)微博主題與情感的同步推導(dǎo).實驗結(jié)果表明,與當(dāng)前用于短文本情感主題挖掘的最優(yōu)模型(JST,SLDA與DPLDA)相比較,TSMMF具有更優(yōu)的微博主題情感檢測性能.

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：2569007