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基于微博平台的地震灾害关注度与情感分析——以漾濞6.4级地震为例
1
作者
郭毅
《华南地震》
2023年第3期46-51,共6页
为研究云南漾濞6.4级地震灾害关注度与情感极性特征,选取云南省地震局和中国地震台网速报两大微博平台,通过网络爬虫获取相关微博及评论,使用关注度分析方法与ROSTCM情感分析方法得出微博相对关注度与评论情感极性。研究表明:漾濞地震...
为研究云南漾濞6.4级地震灾害关注度与情感极性特征,选取云南省地震局和中国地震台网速报两大微博平台,通过网络爬虫获取相关微博及评论,使用关注度分析方法与ROSTCM情感分析方法得出微博相对关注度与评论情感极性。研究表明:漾濞地震后两大微博平台在震后2h关注度较高,且与发布量呈相关性。情感极性为中性,总体呈平稳态势。
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关键词
漾濞6.4级地震
关注度分析
情感极性分析
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职称材料
融合注意力机制的多通道CNNs-BiLSTM情感极性分析方法
2
作者
谢玉惠
肖桂荣
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2023年第6期1140-1145,共6页
突发公共卫生事件极易引起社会恐慌,新冠肺炎更是全球聚焦的重大热点事件,客观了解疫情期间的公众情绪响应,有利于政府及相关部门合理管控舆情.本研究以疫情流行期间网民微博博文为基础,通过文本挖掘的方式探索疫情期间网民情感倾向,提...
突发公共卫生事件极易引起社会恐慌,新冠肺炎更是全球聚焦的重大热点事件,客观了解疫情期间的公众情绪响应,有利于政府及相关部门合理管控舆情.本研究以疫情流行期间网民微博博文为基础,通过文本挖掘的方式探索疫情期间网民情感倾向,提出一种以卷积神经网络和双向长短期记忆网络为基础,并融合注意力机制的多通道情感极性分析方法.该方法首先对微博文本数据进行分词和停用词的预处理,通过Word2Vec模型获取词向量表达式,使用多通道CNNs-BiLSTM模型抽取多尺度文本特征,融合注意力机制调整特征权重,以语义相关度进行文本情感倾向判断.通过COVID-19微博舆情数据开展实验验证,结果表明,该方法相较于其他基准模型获得了较高的准确率,能够充分利用多维矩阵捕获丰富的文本特征,具有一定的优越性.
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关键词
情感极性分析
双向长短期记忆网络
注意力机制
深度学习
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职称材料
网络舆情系统关键技术研究综述
3
作者
方茜
《现代计算机》
2019年第7期54-57,共4页
随着互联网的发展,网络舆情已成为社会舆情的重要组成部分,网络舆情系统的开发也受到相关部门的高度重视。一个网络舆情系统主要包含以下几个主要功能:舆情监测功能、舆情预测功能、舆情预警功能。在这些功能中涉及很多计算机领域技术...
随着互联网的发展,网络舆情已成为社会舆情的重要组成部分,网络舆情系统的开发也受到相关部门的高度重视。一个网络舆情系统主要包含以下几个主要功能:舆情监测功能、舆情预测功能、舆情预警功能。在这些功能中涉及很多计算机领域技术方法及研究,综述网络舆情系统中这三个功能中的话题追踪技术、舆情情感极性判断技术、舆情预测技术以及预警技术,并对其目前研究的方法进行分类和比较。
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关键词
网络舆情系统
话题追踪
情感极性
舆情预测
舆情预警
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职称材料
基于观点挖掘的突发事件微博意见领袖识别方法
被引量：
1
4
作者
刘高勇
谭依雯
+1 位作者
艾丹祥
黄靖钊
《广东工业大学学报》
CAS
2021年第4期41-51,共11页
基于意见领袖概念的本质,运用观点挖掘技术研究突发事件中微博意见领袖的识别,为网络舆情治理提供参考。提出三步识别方法框架:首先采用文献分析法构建指标模型,评价微博博主的信息影响力;其次构建文本主客观分类模型,计算高影响力博主...
基于意见领袖概念的本质,运用观点挖掘技术研究突发事件中微博意见领袖的识别,为网络舆情治理提供参考。提出三步识别方法框架:首先采用文献分析法构建指标模型,评价微博博主的信息影响力;其次构建文本主客观分类模型,计算高影响力博主事件相关博文的观点输出性,识别观点博文;然后针对观点博文的评论文本构建情感极性分类模型,计算博文观点获得的支持度以及博主观点的支持率,最终将输出了观点并获得较多支持的高影响力博主作为该事件的“意见领袖”。同时,运用上述方法对典型实际案例的微博舆情数据进行分析,识别该事件的微博意见领袖,对其特征和舆情参与行为进行观察。并将该结果与社会网络分析法、专家人工分析法识别的结果进行了对比,验证了本方法的科学性和有效性。结果表明,本方法能够识别在突发事件舆情生命周期中真正拥有舆论引导力,具备治理价值的微博意见领袖。
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关键词
观点挖掘
文本主客观分类
文本情感极性分析
突发事件
意见领袖
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职称材料
题名
基于微博平台的地震灾害关注度与情感分析——以漾濞6.4级地震为例
1
作者
郭毅
机构
云南省地震局
出处
《华南地震》
2023年第3期46-51,共6页
文摘
为研究云南漾濞6.4级地震灾害关注度与情感极性特征,选取云南省地震局和中国地震台网速报两大微博平台,通过网络爬虫获取相关微博及评论,使用关注度分析方法与ROSTCM情感分析方法得出微博相对关注度与评论情感极性。研究表明:漾濞地震后两大微博平台在震后2h关注度较高,且与发布量呈相关性。情感极性为中性,总体呈平稳态势。
关键词
漾濞6.4级地震
关注度分析
情感极性分析
Keywords
Yangbi
MS6.4
Earthquake
Attention
analysis
emotion
polarity analysis
分类号
P315.9 [天文地球—地震学]
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职称材料
题名
融合注意力机制的多通道CNNs-BiLSTM情感极性分析方法
2
作者
谢玉惠
肖桂荣
机构
福州大学数字中国研究院(福建)
福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2023年第6期1140-1145,共6页
基金
中央引导地方科技发展专项项目(2020L3005)资助
中国科学院战略性先导科技专项子课题项目(XDA231005040)资助.
文摘
突发公共卫生事件极易引起社会恐慌,新冠肺炎更是全球聚焦的重大热点事件,客观了解疫情期间的公众情绪响应,有利于政府及相关部门合理管控舆情.本研究以疫情流行期间网民微博博文为基础,通过文本挖掘的方式探索疫情期间网民情感倾向,提出一种以卷积神经网络和双向长短期记忆网络为基础,并融合注意力机制的多通道情感极性分析方法.该方法首先对微博文本数据进行分词和停用词的预处理,通过Word2Vec模型获取词向量表达式,使用多通道CNNs-BiLSTM模型抽取多尺度文本特征,融合注意力机制调整特征权重,以语义相关度进行文本情感倾向判断.通过COVID-19微博舆情数据开展实验验证,结果表明,该方法相较于其他基准模型获得了较高的准确率,能够充分利用多维矩阵捕获丰富的文本特征,具有一定的优越性.
关键词
情感极性分析
双向长短期记忆网络
注意力机制
深度学习
Keywords
emotion
polarity analysis
bidirectional
long
short
memory
network
attention
mechanism
deep
learning
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
网络舆情系统关键技术研究综述
3
作者
方茜
机构
四川大学计算机学院
出处
《现代计算机》
2019年第7期54-57,共4页
文摘
随着互联网的发展,网络舆情已成为社会舆情的重要组成部分,网络舆情系统的开发也受到相关部门的高度重视。一个网络舆情系统主要包含以下几个主要功能:舆情监测功能、舆情预测功能、舆情预警功能。在这些功能中涉及很多计算机领域技术方法及研究,综述网络舆情系统中这三个功能中的话题追踪技术、舆情情感极性判断技术、舆情预测技术以及预警技术,并对其目前研究的方法进行分类和比较。
关键词
网络舆情系统
话题追踪
情感极性
舆情预测
舆情预警
Keywords
Topic
Tracking
Technology
emotion
al
polarity analysis
Public
Opinion
Predicting
Early
Warning
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
G206 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
基于观点挖掘的突发事件微博意见领袖识别方法
被引量：
1
4
作者
刘高勇
谭依雯
艾丹祥
黄靖钊
机构
广东工业大学管理学院
出处
《广东工业大学学报》
CAS
2021年第4期41-51,共11页
基金
国家自然科学基金资助项目(71740024)
广东省哲学社会科学“十三五”规划2020年度课题(GD20CTS01)
广州市哲学社会科学发展“十三五”规划2018年度课题(2018GZYB67)。
文摘
基于意见领袖概念的本质,运用观点挖掘技术研究突发事件中微博意见领袖的识别,为网络舆情治理提供参考。提出三步识别方法框架:首先采用文献分析法构建指标模型,评价微博博主的信息影响力;其次构建文本主客观分类模型,计算高影响力博主事件相关博文的观点输出性,识别观点博文;然后针对观点博文的评论文本构建情感极性分类模型,计算博文观点获得的支持度以及博主观点的支持率,最终将输出了观点并获得较多支持的高影响力博主作为该事件的“意见领袖”。同时,运用上述方法对典型实际案例的微博舆情数据进行分析,识别该事件的微博意见领袖,对其特征和舆情参与行为进行观察。并将该结果与社会网络分析法、专家人工分析法识别的结果进行了对比,验证了本方法的科学性和有效性。结果表明,本方法能够识别在突发事件舆情生命周期中真正拥有舆论引导力,具备治理价值的微博意见领袖。
关键词
观点挖掘
文本主客观分类
文本情感极性分析
突发事件
意见领袖
Keywords
opinion
mining
text
subjective
and
objective
classification
text
emotion
al
polarity analysis
emergency
events
opinion
leaders
分类号
TP3-05 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
G202 [文化科学—传播学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于微博平台的地震灾害关注度与情感分析——以漾濞6.4级地震为例
郭毅
《华南地震》
2023
0
下载PDF
职称材料
2
融合注意力机制的多通道CNNs-BiLSTM情感极性分析方法
谢玉惠
肖桂荣
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2023
0
下载PDF
职称材料
3
网络舆情系统关键技术研究综述
方茜
《现代计算机》
2019
0
下载PDF
职称材料
4
基于观点挖掘的突发事件微博意见领袖识别方法
刘高勇
谭依雯
艾丹祥
黄靖钊
《广东工业大学学报》
CAS
2021
1
下载PDF
职称材料
已选择
0
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