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基于股评的投资者情绪对股票市场的影响 被引量：77
1
作者 部慧 解峥 +1 位作者 李佳鸿 吴俊杰 《管理科学学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2018年第4期86-101,共16页
探讨投资者情绪对我国股票市场的影响.为刻画投资者情绪,基于东方财富网股吧帖文与朴素贝叶斯方法,提出融合股评看涨看跌预期和投资者关注程度的投资者情绪度量指标.进一步,利用Granger因果检验、瞬时Granger因果检验、跨期回归分析等方... 探讨投资者情绪对我国股票市场的影响.为刻画投资者情绪,基于东方财富网股吧帖文与朴素贝叶斯方法,提出融合股评看涨看跌预期和投资者关注程度的投资者情绪度量指标.进一步,利用Granger因果检验、瞬时Granger因果检验、跨期回归分析等方法,探讨了投资者情绪对我国股票收益率、交易量和波动性是否具有预测能力及影响.实证结果揭示:虽然投资者情绪对股票市场收益率、交易量和波动性均无预测能力,但投资者情绪对股票收益率和交易量有当期影响;开盘前非交易时段的股评情绪对开盘价具有预测力,开盘后交易时段的股评情绪对收盘价和日交易量具有更显著的影响.此外,股票收益率是投资者情绪的Granger原因,即投资者情绪的形成依赖于前期市场收益率.这些实证结果为深入理解参与股吧评论的交易者的行为以及行为对市场产生的影响提供了证据. 展开更多
关键词 投资者情绪 噪声交易者 文本挖掘 GRANGER因果检验
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情感词典自动构建方法综述 被引量：70
2
作者 王科 夏睿 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第4期495-511,共17页
情感词典作为判断词语和文本情感倾向的重要工具,其自动构建方法已成为情感分析和观点挖掘领域的一项重要研究内容.本文整理了现有的中、英文情感词典资源,同时分别从知识库、语料库、以及两者结合的角度,归纳现有英文和中文情感词典的... 情感词典作为判断词语和文本情感倾向的重要工具,其自动构建方法已成为情感分析和观点挖掘领域的一项重要研究内容.本文整理了现有的中、英文情感词典资源,同时分别从知识库、语料库、以及两者结合的角度,归纳现有英文和中文情感词典的构建方法,分析了各种方法的优缺点,并总结了情感词典构建中的若干难点问题.之后,我们回顾了情感词典性能评估方法及相关评测竞赛.最后总结了情感词典构建任务的发展前景以及一些亟需解决的问题. 展开更多
关键词 自然语言处理 情感分析 观点挖掘 情感词典 词典构建
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文本情感倾向分析 被引量：61
3
作者 黄萱菁 张奇 吴苑斌 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2011年第6期118-126,共9页
近年来,文本情感倾向研究受到研究界和企业界越来越多的关注,成为了自然语言处理、信息检索、数据挖掘等领域的研究热点之一。随着研究的不断深入,大量情感倾向分析的新方法、新问题也不断涌现。该文重点对文本情感倾向研究的前沿进展... 近年来,文本情感倾向研究受到研究界和企业界越来越多的关注,成为了自然语言处理、信息检索、数据挖掘等领域的研究热点之一。随着研究的不断深入,大量情感倾向分析的新方法、新问题也不断涌现。该文重点对文本情感倾向研究的前沿进展进行概括和分析。首先,结合近年来的研究成果,对文本情感倾向分析的两类主要问题进行了定义,并归纳了不同的倾向性表示方法。接下来,对倾向性分类、倾向性信息抽取、语料库与评测以及倾向性分析应用等方面的研究现状进行介绍。最后,总结了情感倾向性分析技术并对未来的发展进行了展望。由于国内对于文本情感倾向分析的研究起步较早,在一些问题的研究上处于国际前沿水平,已经发表了许多高水平论文,该文也将对此加以介绍。 展开更多
关键词 倾向性分析 评价挖掘 倾向性分类 综述
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特征观点对购买意愿的影响:在线评论的情感分析方法 被引量：51
4
作者 王伟 王洪伟 《系统工程理论与实践》 EI CSSCI CSCD 北大核心 2016年第1期63-76,共14页
网络口碑是影响消费者购买行为的因素之一,在线评论中的各种评价信息会改变用户对产品质量的感知,进而影响购买意愿.不同产品特征对用户购买意愿的影响程度各不相同.为此,结合情感分析技术,构建计量经济模型,分析产品特征评价与用户购... 网络口碑是影响消费者购买行为的因素之一,在线评论中的各种评价信息会改变用户对产品质量的感知,进而影响购买意愿.不同产品特征对用户购买意愿的影响程度各不相同.为此,结合情感分析技术,构建计量经济模型,分析产品特征评价与用户购买意愿的关系,能够识别产品特征的重要程度.首先对产品特征进行抽取和降维,提取"特征一观点对".然后依据信息增益的思想,计算特征的信息增益.利用情感分析技术识别情感极性及其强度,结合产品特征的信息增益,建立产品特征评价对用户购买意愿的计量经济模型,得到产品特征重要度的量化方法.对亚马逊网站上386款数码相机进行持续39个月的跟踪,实证结果表明,对数码相机产品特征的重要度识别高于TF-IDF算法以及HAC算法.研究结果建立起产品特征与用户购买意愿的联系,为网络口碑营销提供了理论依据. 展开更多
关键词 产品特征 在线评论 购买意愿 情感分析 特征挖掘 观点识别
原文传递
基于浅层句法特征的评价对象抽取研究 被引量：48
5
作者 徐冰 赵铁军 +1 位作者 王山雨 郑德权 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第10期1241-1247,共7页
随着网络评论文本数量的快速增长,文本情感分析越来越受到研究者的广泛关注.句子级文本情感分析就是对主观性文本进行细粒度的挖掘,有重要的研究价值.评论句中的评价对象抽取是句子级情感分析要研究的关键问题之一.为了提高评价对象抽... 随着网络评论文本数量的快速增长,文本情感分析越来越受到研究者的广泛关注.句子级文本情感分析就是对主观性文本进行细粒度的挖掘,有重要的研究价值.评论句中的评价对象抽取是句子级情感分析要研究的关键问题之一.为了提高评价对象抽取的性能,本文提出在系统模型的训练过程中引入浅层句法信息和启发式位置信息,同时在不增加领域词典的情况下,有效提高系统的精确率.实验结果表明,将本文提出的特征引入到条件随机域模型和对比模型后,系统的各项指标均有所提高,并且条件随机域模型的结果优于对比模型.同时,将条件随机域模型的结果与2008年国内中文评测的最大值比较,其F值超过最大值5%. 展开更多
关键词 文本情感分析 意见挖掘 评价对象抽取 浅层句法特征 位置特征
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轻型评论的情感分析研究 被引量：49
6
作者 张林 钱冠群 +2 位作者 樊卫国 华琨 张莉 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第12期2790-2807,共18页
以在智能移动设备上发表的用户评论作为研究对象,并将该类评论称为轻型评论.指出了轻型评论与早期互联网评论及短文本研究的异同点,并通过实验总结轻型评论的独有特性:字数少、跨度大,短小评论数量众多,评论长度与数量满足幂率分布.同时... 以在智能移动设备上发表的用户评论作为研究对象,并将该类评论称为轻型评论.指出了轻型评论与早期互联网评论及短文本研究的异同点,并通过实验总结轻型评论的独有特性:字数少、跨度大,短小评论数量众多,评论长度与数量满足幂率分布.同时,针对轻型评论的情感分类研究展开了一系列的实验研究,发现:(1)情感分类效果随着评论长度的增加而下降;(2)传统的特征筛选方法以及特征加权方法对于轻型评论效果都不够理想;(3)极性词在短评论中比例高于长评论;(4)长、短评论在用词上存在较高的重叠度.在此基础上,提出了一种基于短评论特征共现的特征筛选方法,将短小评论中的优势信息和传统的特征筛选方法相结合,在筛选掉无用噪音的同时增补有利于分类的有效特征.实验结果表明,该方法可以有效地提高轻型评论中较长评论的分类效果. 展开更多
关键词 情感分析 用户评论 短文本 意见挖掘
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基于文本挖掘和机器学习的股指预测与决策研究 被引量：29
7
作者 戴德宝 兰玉森 +1 位作者 范体军 赵敏 《中国软科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2019年第4期166-175,共10页
依据行为金融学理论,资本市场投资者的心理和行为对股票指数变动有重要影响。为此本文假设投资者情绪与股票指数存在一定内在作用机制,能预测股票市场整体价格变化。通过文本挖掘技术和情感分析方法生成积极和消极各三阶共六类投资者情... 依据行为金融学理论,资本市场投资者的心理和行为对股票指数变动有重要影响。为此本文假设投资者情绪与股票指数存在一定内在作用机制,能预测股票市场整体价格变化。通过文本挖掘技术和情感分析方法生成积极和消极各三阶共六类投资者情绪时间序列数据;采用单位根检验、Granger因果关系检验和因子分析等方法构建上证投资者情绪综合指数,并分别使用支持向量机和神经网络预测股票市场价格变化,进行假设验证。结果表明:利用网络股市论坛文本数据和股票交易数据构建的上证投资者情绪综合指数能够提高股指走势预测的精度,有利于政府、在线平台、上市公司和投资主体更好决策。 展开更多
关键词 投资者情绪 股票预测 文本挖掘 机器学习
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新冠肺炎疫情微博用户情感与主题挖掘的协同模型研究 被引量：29
8
作者 王晰巍 李玥琪 +1 位作者 刘婷艳 张柳 《情报学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2021年第3期223-233,共11页
本文主要研究针对新冠肺炎疫情期间的舆情事件,了解用户的情感及其关注主题,帮助相关舆情监管部门更好地提升舆情引导能力。本文基于认知情感评价模型,构建情感与主题挖掘协同分析模型,采用朴素贝叶斯模型(Naive Bayesian Model,NBM)对... 本文主要研究针对新冠肺炎疫情期间的舆情事件,了解用户的情感及其关注主题,帮助相关舆情监管部门更好地提升舆情引导能力。本文基于认知情感评价模型,构建情感与主题挖掘协同分析模型,采用朴素贝叶斯模型(Naive Bayesian Model,NBM)对用户情感文本进行分类,并基于Relevance公式改进的LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题模型进行主题提取。本文以新冠肺炎疫情期间“日本钻石公主号邮轮”典型舆情话题为例,进行网民情感及评论主题内容协同分析,并结合舆情事件周期和4种主题类型,对其情感特征及用户关注主题进行实证分析。研究结果表明,本文提出的情感与主题挖掘协同分析模型,能够在舆情事件发展生命周期内呈现网民情感及关注的主题特征;并且情感与主题协同分析的方法,可为舆情监管部门提高舆情引导效率,为实现网络生态治理起到一定的指导作用。 展开更多
关键词 新冠肺炎疫情 用户情感 主题挖掘 协同模型
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感性工学视角下的用户需求挖掘研究 被引量：28
9
作者 贾丹萍 靳健 +1 位作者 耿骞 邓斯予 《情报学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2020年第3期308-316,共9页
以用户需求为中心的产品设计和营销策略,可以帮助企业在市场竞争中获得优势。而社会经济的快速发展,使得用户对产品的要求逐渐提高。用户期望产品在具备功能性特征的同时,拥有符合感性美学的设计,从而满足自身的感性需求。感性工学作为... 以用户需求为中心的产品设计和营销策略,可以帮助企业在市场竞争中获得优势。而社会经济的快速发展,使得用户对产品的要求逐渐提高。用户期望产品在具备功能性特征的同时,拥有符合感性美学的设计,从而满足自身的感性需求。感性工学作为一种将用户感性情感与产品设计要素相关联的研究框架,可以有效挖掘用户感性需求。因此,本文在感性工学的视角下,以产品评论为语料,利用word2vec模型和滑动窗口技术半自动化生成用户感性情感词典和产品特征词表,并在此基础上提出特征-感性情感模型。本文以iPhone手机的产品评论为例,验证模型的有效性。结果表明,相较于传统的情感词典,结合感性工学理论进行情感分析可以更为有效地捕获用户感性需求,为企业提供决策支持。 展开更多
关键词 感性工学 情感分析 用户需求 在线评论 文本挖掘
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疫情心理时空距离对公众情绪的影响研究——基于新冠肺炎疫期微博文本面板数据的计算分析 被引量：27
10
作者 张放 甘浩辰 《新闻界》 CSSCI 北大核心 2020年第6期39-49,共11页
流行性传染病危机发生时疫情信息如何影响公众情绪是一个兼具理论与现实意义的重要问题。解释水平理论认为,心理距离是影响解释水平也即社会认知的关键。以该理论为视角,挖掘新冠肺炎疫情初期甘肃、青海与西藏三个省级行政区微博文本形... 流行性传染病危机发生时疫情信息如何影响公众情绪是一个兼具理论与现实意义的重要问题。解释水平理论认为,心理距离是影响解释水平也即社会认知的关键。以该理论为视角,挖掘新冠肺炎疫情初期甘肃、青海与西藏三个省级行政区微博文本形成面板数据进行情感分析、词频分析及GLS、GMM估计模型分析发现:第一,在一定的地理概念范围内,疫情心理空间距离并不存在对公众情绪的固定影响;第二,由于启动效应与图式加工两种认知机制的共同作用,疫情心理时间距离的缩短会导致公众情绪变得更加负面,存在"情绪下沉效应";此外,特定时间出现的疫情相关新闻事件也会导致公众情绪产生相应的波动,存在"情绪脉冲效应"。 展开更多
关键词 疫情信息 公众情绪 心理距离 微博文本 数据挖掘
原文传递
基于情感特征聚类的半监督情感分类 被引量：23
11
作者 李素科 蒋严冰 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2013年第12期2570-2577,共8页
情感分类是观点挖掘的一个重要的方面.提出了一种基于情感特征聚类的半监督式情感分类方法,该方法只需要对少量训练数据实例进行情感类别标注.首先从消费者评论中提取普通分类特征和情感特征,普通分类特征可以用来训练一个情感分类器.... 情感分类是观点挖掘的一个重要的方面.提出了一种基于情感特征聚类的半监督式情感分类方法,该方法只需要对少量训练数据实例进行情感类别标注.首先从消费者评论中提取普通分类特征和情感特征,普通分类特征可以用来训练一个情感分类器.然后使用spectral聚类算法把这些情感特征映射成扩展特征.普通分类特征和扩展特征一起通过训练得到另一个情感分类器.2个分类器再从未标签数据集中选择实例放入到训练集合中,并通过训练得到最终的情感分类器.实验结果表明,在同样的数据集上该方法的情感分类准确度比基于self-learning SVM的方法和基于co-training SVM的方法的情感分类准确度要高. 展开更多
关键词 半监督式学习 情感特征聚类 情感分类 观点挖掘 WEB挖掘 数据挖掘
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基于朴素贝叶斯与潜在狄利克雷分布相结合的情感分析 被引量：22
12
作者 苏莹 张勇 +1 位作者 胡珀 涂新辉 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第6期1613-1618,共6页
针对情感分析需要大量人工标注语料的难点,提出了一种面向无指导情感分析的层次性生成模型。该模型将朴素贝叶斯(NB)模型和潜在狄利克雷分布(LDA)相结合,仅仅需要合适的情感词典,不需要篇章级别和句子级别的标注信息即可同时对网络评论... 针对情感分析需要大量人工标注语料的难点,提出了一种面向无指导情感分析的层次性生成模型。该模型将朴素贝叶斯(NB)模型和潜在狄利克雷分布(LDA)相结合,仅仅需要合适的情感词典,不需要篇章级别和句子级别的标注信息即可同时对网络评论的篇章级别和句子级别的情感倾向进行分析。该模型假设每个句子而不是每个单词拥有一个潜在的情感变量;然后,该情感变量再以朴素贝叶斯的方式生成一系列独立的特征。在该模型中,朴素贝叶斯假设的引入使得该模型可以结合自然语言处理(NLP)相关的技术,例如依存分析、句法分析等,用以提高无指导情感分析的性能。在两个情感语料数据集上的实验结果显示,该模型能够自动推导出篇章级别和句子级别的情感极性,该模型的正确率显著优于其他无指导的方法,甚至接近部分半指导或有指导的研究方法。 展开更多
关键词 情感分析 主题模型 潜在狄利克雷分布 朴素贝叶斯 意见挖掘
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文本倾向性分析综述 被引量：18
13
作者 厉小军 戴霖 +1 位作者 施寒潇 黄琦 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第7期1167-1174,1186,共9页
介绍文本倾向性分析的基本流程,从主观性文本识别、文本倾向性分析方法、现有系统及评测方法、语料库建设4个方面对现有文本倾向性分析技术进行介绍和概括.综述了文本倾向性分析的3类研究方法:简单统计方法、机器学习方法和细粒度情感... 介绍文本倾向性分析的基本流程,从主观性文本识别、文本倾向性分析方法、现有系统及评测方法、语料库建设4个方面对现有文本倾向性分析技术进行介绍和概括.综述了文本倾向性分析的3类研究方法:简单统计方法、机器学习方法和细粒度情感相关性分析方法,分析这3类研究方法的特点,从算法复杂性、效率和适用范围等方面比较各自的优缺点.概括现有研究的成就和不足,从基础性问题、具体应用的实现方法2个方面提出研究的前景. 展开更多
关键词 文本倾向性分析 情感语料库 主观性文本识别 意见挖掘
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基于迁移学习微博情绪分类研究——以H7N9微博为例 被引量：18
14
作者 周清清 章成志 《情报学报》 CSSCI 北大核心 2016年第4期339-348,共10页
社交媒体的发展吸引大量用户,继而产生海量的用户生成内容。对用户生成内容的挖掘分析能够及时掌握用户的情绪动态,继而帮助事件处理、政策施行等。已有研究利用监督机器学习方法进行文本情绪分类,但是这类方法依赖于语料的标注、耗时耗... 社交媒体的发展吸引大量用户,继而产生海量的用户生成内容。对用户生成内容的挖掘分析能够及时掌握用户的情绪动态,继而帮助事件处理、政策施行等。已有研究利用监督机器学习方法进行文本情绪分类,但是这类方法依赖于语料的标注、耗时耗力,并且存在领域适应性问题。迁移学习方法能够避免大量的语料标注、并且一定程度解决领域适应性问题。但是,目前迁移学习鲜有用于情绪分类任务。此外,情绪分类主要是针对博文等长文本,缺少针对微博短文本的相关实证研究。本文在主客观分类基础上,利用迁移学习方法对H7N9微博主观语料文本进行情感分类,并对结果进行情绪分类。实验结果表明,首先,设置形容词个数阈值为2时主客观分类效果最优;其次,利用迁移学习算法进行微博情感分类效果优于非迁移学习方法;最后,利用词频-相关频率作为特征权重计算方法时可以得到较好的情绪分类性能。 展开更多
关键词 情感分类 情绪分类 迁移学习 微博挖掘
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一种基于句法分析的情感标签抽取方法 被引量：18
15
作者 李纲 刘广兴 +1 位作者 毛进 叶光辉 《图书情报工作》 CSSCI 北大核心 2014年第14期12-20,共9页
指出情感标签由评价对象和情感词组成,包含评论的关键要素,能清楚地表达评价者的观点意见。提出一种针对产品网络评论的情感标签抽取模型,利用依存句法分析设计情感标签抽取算法,通过情感极性计算对抽取出的情感标签进行过滤。通过放宽... 指出情感标签由评价对象和情感词组成,包含评论的关键要素,能清楚地表达评价者的观点意见。提出一种针对产品网络评论的情感标签抽取模型,利用依存句法分析设计情感标签抽取算法,通过情感极性计算对抽取出的情感标签进行过滤。通过放宽的抽取规则与情感极性过滤相结合,以提高情感标签的召回率,实现潜在评价对象的抽取。最后用网络抓取的产品评论语料作为测试数据集对模型进行测试,获得较高的抽取准确率和召回率,并对模型中存在的问题进行总结,作为模型改善的指导。 展开更多
关键词 情感标签 观点挖掘 依存句法分析 产品评论
原文传递
重大公共卫生事件中的舆情分析方法研究——以新冠肺炎疫情为例 被引量：18
16
作者 韩珂珂 邢子瑶 +2 位作者 刘哲 刘峻明 张晓东 《地球信息科学学报》 CSCD 北大核心 2021年第2期331-340,共10页
2019年12月以来,新冠肺炎疫情迅速席卷全球,截至北京时间2020年5月10日16时40分,全球累计确诊病例4 115 662例,已成为全球聚焦的主要话题。微博等社交媒体平台成为此次疫情相关信息传播的重要渠道和公众情绪的有效传感器之一。对微博信... 2019年12月以来,新冠肺炎疫情迅速席卷全球,截至北京时间2020年5月10日16时40分,全球累计确诊病例4 115 662例,已成为全球聚焦的主要话题。微博等社交媒体平台成为此次疫情相关信息传播的重要渠道和公众情绪的有效传感器之一。对微博信息进行深入挖掘分析不但能研判舆情特点,更有助于政府对公众的情绪进行针对性疏导,合理管控舆情。因此,本文采集了2020年1月18日到2020年1月28日期间关于新冠肺炎的33万余条新浪微博数据,基于Louvain和Kmeans的空间聚类、改进的BTM主题词提取等算法,将用户关注热点信息和情感特征作为地域标签,构建了反映情感特征、地域关联与热点关注在内的舆情评价方法,实现了基于位置的信息融合,能够分析不同区域的舆情特点与关注主题差异。研究表明:基于BERT词向量的BTM主题词提取方法可以有效弥补传统主题词提取的计算量大、数据冗余等缺点,在热点挖掘时具有更强的表达能力;不同区域关注热点具有一定的差异性,结合省级、市级及基于Louvain-Kmeans的空间聚类的多尺度舆情分析方法,可以全方位展现不同区域舆情特点。本文提出的舆情分析方法可以有效反映不同区域的舆情特征,为重大公共卫生事件的舆情分析提供参考。 展开更多
关键词 新冠肺炎 微博 情感分析 空间聚类 舆情 主题词提取 热点挖掘 爬虫
原文传递
利用在线评论挖掘用户饮食偏好——以北京地区为例 被引量：16
17
作者 岳子静 章成志 周清清 《图书馆论坛》 CSSCI 北大核心 2017年第3期108-115,共8页
我国饮食文化博大精深,菜系各具特色,人们对菜系的偏好存在差异。通过丰富的在线评论数据挖掘菜系偏好,不仅能够揭示人们饮食习惯的差异性,而且能够揭示各菜系的传播与发展情况。文章以美团网作为研究平台,以北京地区的在线餐馆评论作... 我国饮食文化博大精深,菜系各具特色,人们对菜系的偏好存在差异。通过丰富的在线评论数据挖掘菜系偏好,不仅能够揭示人们饮食习惯的差异性,而且能够揭示各菜系的传播与发展情况。文章以美团网作为研究平台,以北京地区的在线餐馆评论作为研究对象,对菜肴及其相关属性进行频次统计、情感倾向计算,得到各菜系及其属性的关注度与满意度,以此反映用户的菜系偏好及各菜系的传播发展情况。研究表明:从文本情感分析的角度,利用在线评论数据,能在一定程度上揭示各地区用户对不同菜系的偏好以及不同菜系在各地区的传播发展情况。 展开更多
关键词 情感分析 在线评论 评论挖掘 饮食偏好挖掘
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从产品评论中挖掘观点:原理与算法分析 被引量：15
18
作者 余传明 《情报理论与实践》 CSSCI 北大核心 2009年第7期124-128,共5页
本文首先对产品评论中的观点挖掘进行了形式化的描述,给出了基本的研究思路;接着分析了从产品评论中识别产品属性的原理,并对基于词汇共现的方法和基于机器学习的方法进行了比较;然后分析了对相关属性进行极性判断的原理,并对各种现行... 本文首先对产品评论中的观点挖掘进行了形式化的描述,给出了基本的研究思路;接着分析了从产品评论中识别产品属性的原理,并对基于词汇共现的方法和基于机器学习的方法进行了比较;然后分析了对相关属性进行极性判断的原理,并对各种现行方法进行了比较;最后对观点挖掘在未来的发展热点进行了展望。 展开更多
关键词 观点挖掘 情感分类 文本挖掘
原文传递
基于弹幕的网络舆情文本挖掘与情感分析 被引量：14
19
作者 白健 洪小娟 《软件工程》 2022年第11期44-48,共5页
针对传统评论方式依赖整体感知且相对滞后的问题,以弹幕这一新兴短信息表达方式为研究对象,采用文本挖掘与情感分析的方式研究弹幕与网络舆情之间的潜在联系。采用网络爬虫技术采集网络舆情弹幕数据,使用Jieba库实现分词、去停用词及高... 针对传统评论方式依赖整体感知且相对滞后的问题,以弹幕这一新兴短信息表达方式为研究对象,采用文本挖掘与情感分析的方式研究弹幕与网络舆情之间的潜在联系。采用网络爬虫技术采集网络舆情弹幕数据,使用Jieba库实现分词、去停用词及高频词统计,基于WordCloud库绘制词云图,实现可视化,并使用SnowNLP库计算网络舆情弹幕的情感得分,运用隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,LDA)模型进行主题词提取,实现对网络舆情弹幕的情感分类和主题分析。实验结果表明,该方法可多维展现网民的情感倾向与关注焦点,是对传统评论文本研究的有效补充。 展开更多
关键词 网络舆情 情感分析 文本挖掘 SnowNLP LDA
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基于多层关系图模型的中文评价对象与评价词抽取方法 被引量：15
20
作者 廖祥文 陈兴俊 +2 位作者 魏晶晶 陈国龙 程学旗 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第3期462-471,共10页
中文评价对象与评价词抽取是文本倾向性分析的重要问题.如何利用评价对象与评价词之间的语法、共现等关系设计模型是提高抽取精度的关键.本文提出了一种基于多层关系图模型的中文评价对象与评价词抽取方法.该方法首先利用词对齐模型抽... 中文评价对象与评价词抽取是文本倾向性分析的重要问题.如何利用评价对象与评价词之间的语法、共现等关系设计模型是提高抽取精度的关键.本文提出了一种基于多层关系图模型的中文评价对象与评价词抽取方法.该方法首先利用词对齐模型抽取评价对象与评价词搭配;然后,考虑评价对象与评价词的依存句法关系、评价对象内部的共现关系和评价词内部的共现关系,建立多层情感关系图,接着利用随机游走方法计算候选评价对象与评价词的置信度;最后,选取置信度高的候选评价对象与评价词作为输出.实验结果表明,与现有的方法相比,本文所提出的方法不仅对评价对象和评价词的抽取精度均有显著提升,而且具有良好的鲁棒性. 展开更多
关键词 倾向性分析 观点挖掘 依存句法分析 随机游走
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