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游客微博主题情感分析方法比较研究
被引量：
12
1
作者
刘思叶
田原
+1 位作者
冯雨宁
庄育龙
《北京大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第4期687-692,共6页
针对饮食、娱乐、购物、景观、交通和住宿6个旅游主题,基于机器学习方法,开展游客微博主题情感分析方法比较研究。以人工标注的53140条赴日游客微博为数据基础,应用两种机器学习模型开展建模实验,并分析不同特征对建模效果的影响。实验...
针对饮食、娱乐、购物、景观、交通和住宿6个旅游主题,基于机器学习方法,开展游客微博主题情感分析方法比较研究。以人工标注的53140条赴日游客微博为数据基础,应用两种机器学习模型开展建模实验,并分析不同特征对建模效果的影响。实验结果显示,两种模型的建模效果良好,适用于游客微博主题情感分析,其中最大熵模型效果略优于支持向量机。研究还表明,在词特征的基础上引入表情符号和主题词进行特征扩展,可以提高模型的建模效果。
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关键词
主题情感分析
游客
微博
最大熵模型
支持向量机
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职称材料
题名
游客微博主题情感分析方法比较研究
被引量：
12
1
作者
刘思叶
田原
冯雨宁
庄育龙
机构
北京大学遥感与地理信息系统研究所
出处
《北京大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第4期687-692,共6页
基金
国家重点研发计划(2018YFB0505500
2018YFB0505504)
测绘遥感信息工程国家重点实验室开放研究基金((16)重02)资助
文摘
针对饮食、娱乐、购物、景观、交通和住宿6个旅游主题,基于机器学习方法,开展游客微博主题情感分析方法比较研究。以人工标注的53140条赴日游客微博为数据基础,应用两种机器学习模型开展建模实验,并分析不同特征对建模效果的影响。实验结果显示,两种模型的建模效果良好,适用于游客微博主题情感分析,其中最大熵模型效果略优于支持向量机。研究还表明,在词特征的基础上引入表情符号和主题词进行特征扩展,可以提高模型的建模效果。
关键词
主题情感分析
游客
微博
最大熵模型
支持向量机
Keywords
thematic sentiment analysis
Weibo of tourists
Maximum Entropy
Support Vector Machine （SVM）
分类号
F590 [经济管理—旅游管理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
游客微博主题情感分析方法比较研究
刘思叶
田原
冯雨宁
庄育龙
《北京大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
12
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