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媒体声誉与企业债务融资——基于媒体文本情绪大数据的证据 被引量:16
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作者 陈雪 孙慧莹 +2 位作者 王雨鹏 杨金娟 陈丹妮 《中央财经大学学报》 CSSCI 北大核心 2021年第1期54-69,共16页
新闻媒体是金融市场为企业进行资金有效配置的重要信息获取渠道,本文利用基于大数据分析获取的媒体文本情绪进行研究发现:媒体积极文本情绪传递的良好声誉会使企业债务融资的规模增加且期限延长。从媒体声誉的质量来看,传播力更强、信... 新闻媒体是金融市场为企业进行资金有效配置的重要信息获取渠道,本文利用基于大数据分析获取的媒体文本情绪进行研究发现:媒体积极文本情绪传递的良好声誉会使企业债务融资的规模增加且期限延长。从媒体声誉的质量来看,传播力更强、信息质量可靠的全国性媒体报道所体现的文本情绪对企业债务的影响更为显著。进一步研究发现,媒体声誉的信号作用有助于企业获得较长期的债务。存在本地信息优势的地方性媒体报道的积极文本情绪有助于延长企业的债务融资期限,而对于信息透明度低的企业,积极的媒体报道可以有效地弥补公开披露信息的不足,增强企业获取长期债务的能力。 展开更多
关键词 媒体声誉 文本情绪 债务融资规模 债务融资期限
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在线开放课程的学习者评价数据分析框架研究--以“中小学教师数据素养”在线开放课程为例 被引量:10
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作者 周德青 杨现民 李新 《现代教育技术》 CSSCI 2021年第8期92-101,共10页
分析学习者评价文本,可以发掘学习者对课程的真实感受与建议,客观评价课程质量。基于此,文章以“中小学教师数据素养”在线开放课程的评价数据为样本,从时间、情感、语义三个分析维度出发,构建了在线开放课程的学习者评价数据分析框架... 分析学习者评价文本,可以发掘学习者对课程的真实感受与建议,客观评价课程质量。基于此,文章以“中小学教师数据素养”在线开放课程的评价数据为样本,从时间、情感、语义三个分析维度出发,构建了在线开放课程的学习者评价数据分析框架。研究发现,课程早期和中期发表的评语最多;大部分学习者对课程持肯定态度,少数学习者认为课程理论性较强,实操部分较少;课程内容、学习反馈、情感态度与学业价值是学习者评价课程时主要关注的三大话题。最后,文章从评价数据采集规范、评价数据质量可信、评价数据分析精准、评价数据解读深入四个方面提出了学习者评价数据分析的关键策略,以期为学习者评价数据分析提供借鉴。 展开更多
关键词 在线开放课程 学习者评价数据 时间序列 语义特征 文本情感
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央行文本情绪具有金融市场效应吗——基于《中国货币政策执行报告》的研究
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作者 周阳 綦岚鑫 《财经科学》 北大核心 2024年第2期17-30,共14页
从文本中提取情绪信息并研究其金融市场效应在现有研究中广受关注。本文借助自然语言处理技术构建了一个专门适用于《中国货币政策执行报告》的领域情感词典,并依据新词典对央行文本情绪进行测度,在此基础上,实证检验其金融市场效应。... 从文本中提取情绪信息并研究其金融市场效应在现有研究中广受关注。本文借助自然语言处理技术构建了一个专门适用于《中国货币政策执行报告》的领域情感词典,并依据新词典对央行文本情绪进行测度,在此基础上,实证检验其金融市场效应。研究发现:这一词典可以更好地捕捉各期报告中的情感词,而且,将否定词和程度副词考虑在内对央行文本情绪的测度更为精准;央行文本情绪对金融市场的收益率及其波动具有显著效应,相对而言,股票、债券市场的效应强于外汇市场;由于股票、债券及外汇市场内部各子市场间均值溢出及波动溢出效应的存在,央行文本情绪对金融市场的效应会得到弱化或放大。因此,央行可以通过在货币政策执行报告中使用更多情感色彩鲜明的词语或发布英文版的货币政策执行报告等方式来扩大其文本情绪的金融市场效应,但也应防范由市场间的溢出效应所带来的金融市场波动风险。 展开更多
关键词 领域情感词典 央行 文本情绪 金融市场效应
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双通道卷积记忆神经网络文本情感分析 被引量:5
4
作者 苏灵松 应捷 +1 位作者 杨海马 肖昊琪 《软件导刊》 2019年第7期32-36,共5页
近年来,电子商务发展迅速,对电商商品评论进行情感分析可为消费者购物、商家调整销售策略与电商平台个性化推荐提供重要参考意见,因此提出双通道卷积记忆神经网络文本情感分析模型。首先,通过词向量与由特征词典构造的扩展特征矩阵两个... 近年来,电子商务发展迅速,对电商商品评论进行情感分析可为消费者购物、商家调整销售策略与电商平台个性化推荐提供重要参考意见,因此提出双通道卷积记忆神经网络文本情感分析模型。首先,通过词向量与由特征词典构造的扩展特征矩阵两个不同的通道进行卷积运算,再利用卷积神经网络提取文本局部最优信息,最后利用长短期记忆神经网络学习长距离的上下文情感,完成文本情感分析任务。实验结果表明,与多种文本情感分析方法相比,双通道卷积记忆神经网络文本分析算法具有较高的精度,达到95%,且考虑了文本语义信息与文本情感信息,可获得更好的文本表示,同时兼顾文本局部特征与上下文信息的学习,可有效提高文本情感分析准确率。 展开更多
关键词 电子商务 商品评论 文本情感分析 卷积记忆神经网络
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一种基于文本语义的网络敏感话题识别方法 被引量:3
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作者 刘霁 周亚东 +2 位作者 高峰 赵俊舟 薛峰 《深圳信息职业技术学院学报》 2011年第3期33-37,共5页
网络已成为当今世界重要的信息载体,但是网络信息良莠不齐,对人们的生活造成了很多负面影响,因此,如何正确识别网络中的敏感话题,是当前网络舆情分析与监管的重要任务之一。本文以识别网络论坛中的敏感话题为目标,基于网络论坛文本在结... 网络已成为当今世界重要的信息载体,但是网络信息良莠不齐,对人们的生活造成了很多负面影响,因此,如何正确识别网络中的敏感话题,是当前网络舆情分析与监管的重要任务之一。本文以识别网络论坛中的敏感话题为目标,基于网络论坛文本在结构和表达上表现出的篇幅短、结构不完整、文字口语化等特性,将该类文本表示成基于向量空间模型的文本矩阵,并根据网络敏感话题具有先验知识和态度倾向性等特点,提出了基于倾向性词典的特征提取方法,可有效提高网络敏感话题识别的正确率,最后通过实验验证了这一改进的有效性,证实了本文的研究价值。 展开更多
关键词 话题识别 特征提取 文本倾向性 文本分类
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文本情绪对股指期货避险功能的非对称效应研究
6
作者 唐勇 詹元毅 林娟娟 《金融理论与实践》 北大核心 2023年第7期98-107,共10页
利用数据挖掘手段从金融文本信息中提取情绪不仅可以准确地衡量资本市场中投资者情绪的变化,也有助于深入分析文本情绪与资本市场运行的关系。以上证50股指期货为例,在考虑情感信息对股指期货市场的非对称效应的情况下,探究文本情绪对... 利用数据挖掘手段从金融文本信息中提取情绪不仅可以准确地衡量资本市场中投资者情绪的变化,也有助于深入分析文本情绪与资本市场运行的关系。以上证50股指期货为例,在考虑情感信息对股指期货市场的非对称效应的情况下,探究文本情绪对股指期货市场避险功能的影响。研究发现,股指期货市场对于金融文本的负向情感信息的反应大于正向情感信息的反应,市场存在着正向杠杆效应;低落的文本情绪会对股指期货的避险能力有显著的负面影响。 展开更多
关键词 文本情绪 股指期货 避险功能 非对称效应
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基于IIOLR模型的意见领袖挖掘方法 被引量:4
7
作者 黄立赫 《情报杂志》 CSSCI 北大核心 2021年第6期163-170,共8页
[目的/意义]意见领袖对网络舆情的演化与发展具有重要的研究意义。当前的意见领袖识别普遍存在用户节点特征属性融合度不高,影响力传递中断等问题。[方法/过程]从用户兴趣和情感演化的角度,将兴趣继承引入用户节点影响力计算,提出一种... [目的/意义]意见领袖对网络舆情的演化与发展具有重要的研究意义。当前的意见领袖识别普遍存在用户节点特征属性融合度不高,影响力传递中断等问题。[方法/过程]从用户兴趣和情感演化的角度,将兴趣继承引入用户节点影响力计算,提出一种基于多属性继承的主题社区意见领袖识别方法(IIOLR),该方法在平滑时间维上,依据用户的兴趣偏好划分主题社区,并基于t时刻的兴趣继承特征向量,实现相邻时间片下的用户节点特征属性传递。通过计算主题社区内用户节点的兴趣牵引力与情感牵引力,识别意见领袖TOP-K。[结果/结论]通过真实数据集分析,验证了IIOLR模型在动态识别主题网络意见领袖方面具有较高的覆盖率和支持率。 展开更多
关键词 意见领袖 文本情感 多维特征 兴趣继承 影响力计算
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基于分段卷积神经网络的文本情感极性分析 被引量:3
8
作者 韩开旭 黎永壹 +1 位作者 邱桂华 钱威 《计算机仿真》 北大核心 2020年第6期361-364,378,共5页
传统文本情感分析方法存在文本信息分析准确度较差、召回率偏低且时间成本较高问题,提出基于分段卷积神经网络的文本情感极性分析方法。卷积层使用滤波器完成局部特征提取,获得卷积核函数运算法产生的特征图,将其输入至下采样层,由下采... 传统文本情感分析方法存在文本信息分析准确度较差、召回率偏低且时间成本较高问题,提出基于分段卷积神经网络的文本情感极性分析方法。卷积层使用滤波器完成局部特征提取,获得卷积核函数运算法产生的特征图,将其输入至下采样层,由下采样层输出局部最优特征。利用分化池操作,将卷积向量中的最大极性值融合成向量,并使用非线性函数对该向量计算,获得文本句子的极性特征。运用softmax分类器与Dropout算法,随机将原始输入数据按照一定比例置0,没有置0的则进行运算与连接,最后对文本向量和网络参数进行优化完成情感极性分析。仿真结果证明,所提方法准确性较高、召回效果较好,且时间成本更低,对比传统方法更具有较好的应用前景。 展开更多
关键词 分段神经网络 分段池 分类器 文本情感
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基于深度特征的句子级文本情感分类 被引量:1
9
作者 王波 刘玉娇 《现代计算机》 2016年第6期3-8,共6页
研究词深度特征池化法的句子级情感分类特征表示,在进行词向量学习时,首先利用中科院分词器对语料进行分词,通过word2vec中的CBOW模型计算语料中词的深度特征词向量;在情感分类过程中,首先对词深度特征采用均值、最值等池化方法获得整... 研究词深度特征池化法的句子级情感分类特征表示,在进行词向量学习时,首先利用中科院分词器对语料进行分词,通过word2vec中的CBOW模型计算语料中词的深度特征词向量;在情感分类过程中,首先对词深度特征采用均值、最值等池化方法获得整句话的特征,并以此作为神经网络模型的输入,通过一个线性层、Sigmoid激活层以及线性分类标注层,来判决得到该句的情感倾向。通过在当当书评语料上进行实验,结果表明均值与最值池化拼接的特征方法取得较好的分类效果,能够更好地表征句子级情感特征。 展开更多
关键词 文本情感 极性判别 深度特征 SIGMOID
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从文本情感角度探究《红楼梦》作者问题
10
作者 严志永 《北京印刷学院学报》 2021年第3期72-75,共4页
本文从文本情感角度来研究《红楼梦》作者问题。人工智能中的情感分析技术能够预测指定文本属于积极类别和消极类别的概率。本文将《红楼梦》的每一回划分成若干句子,使用百度飞桨提供的情感分析服务来预测每个句子的情感,将句子情感的... 本文从文本情感角度来研究《红楼梦》作者问题。人工智能中的情感分析技术能够预测指定文本属于积极类别和消极类别的概率。本文将《红楼梦》的每一回划分成若干句子,使用百度飞桨提供的情感分析服务来预测每个句子的情感,将句子情感的平均值作为每回的情感。从情感波动范围、情感波动模式和情感均值三个方面对前80回和后40回进行分析,结果表明前80回和后40回有较大差异,这表明《红楼梦》不是一个作者所写。 展开更多
关键词 情感分析 红楼梦 作者信息
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一种基于粒运算的文本情感分类方法研究
11
作者 张霞 王素贞 许鸣珠 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第14期152-156,共5页
随着Internet的迅猛发展,人们对事件的立场、观点和看法的文本信息每天都会在网上出现,对于这些评论,仅靠人工进行跟踪和分析显然是行不通的,人们开始关注并研究评论文本的主观性情感倾向分析。文本情感分类中,分类器的设计是其中最重... 随着Internet的迅猛发展,人们对事件的立场、观点和看法的文本信息每天都会在网上出现,对于这些评论,仅靠人工进行跟踪和分析显然是行不通的,人们开始关注并研究评论文本的主观性情感倾向分析。文本情感分类中,分类器的设计是其中最重要的一个环节。文本评论往往是针对某一个特定领域的产品,评论语句一般都是短短几句,并且词汇量小特征词的交叉比较多,在这种情况下,与那些基于统计方法的分类器比较,基于规则的分类器更具优越性。提出了一种基于粒运算的方法,通过建立粒网络生成分类规则,从而得到评论文本的情感倾向分类。 展开更多
关键词 粒运算 规则 文本情感 分类
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基于网络评论信息和D-S证据理论的云计算服务信任及采纳研究
12
作者 沈千里 章剑林 汤兵勇 《图书馆学研究》 CSSCI 北大核心 2018年第1期40-46,9,共8页
通过分析汉语句子语义相关倾向值和句子语法相关倾向值的计算,研究基于网络评论信息的云计算服务信任评价机制。同时,针对网络评语中海量文本信息的整体情感倾向性分析,提出基于D-S证据理论的云计算服务信任意见挖掘方法。实验证明,基于... 通过分析汉语句子语义相关倾向值和句子语法相关倾向值的计算,研究基于网络评论信息的云计算服务信任评价机制。同时,针对网络评语中海量文本信息的整体情感倾向性分析,提出基于D-S证据理论的云计算服务信任意见挖掘方法。实验证明,基于D-S证据理论的意见挖掘方法在有关云计算服务信任和采纳文本的整体情感倾向性分析应用中有较好的效果。 展开更多
关键词 网络评论 云计算服务 信任 采纳 文本情感 整体倾向性 D-S证据理论
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文本情感分析综述 被引量:119
13
作者 杨立公 朱俭 汤世平 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第6期1574-1578,1607,共6页
以文本颗粒度为视角,从情感词抽取、语料库和情感词典构建、评价对象与意见持有者分析、篇章级情感分析、实际应用五个方面对文本情感分析文献进行了梳理,并做出必要评述。指出当前情感分析系统的准确率普遍不高,进一步研究的重点在于:... 以文本颗粒度为视角,从情感词抽取、语料库和情感词典构建、评价对象与意见持有者分析、篇章级情感分析、实际应用五个方面对文本情感分析文献进行了梳理,并做出必要评述。指出当前情感分析系统的准确率普遍不高,进一步研究的重点在于:自然语言处理的研究成果在文本情感倾向分析中更广泛和贴切的应用;选取文本情感倾向分类的特征和方法;利用现有语言工具和相关资源,规范、快速地构造语言工具和相关资源并应用。 展开更多
关键词 文本情感分析 情感词 语料库 情感词典 意见持有者
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基于CNN和BiLSTM网络特征融合的文本情感分析 被引量:111
14
作者 李洋 董红斌 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第11期3075-3080,共6页
卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)在自然语言处理上得到广泛应用,但由于自然语言在结构上存在着前后依赖关系,仅依靠卷积神经网络实现文本分类将忽略词的上下文含义,且传统的循环神经网络存在梯度消失或梯度爆炸问题,限制了文本分... 卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)在自然语言处理上得到广泛应用,但由于自然语言在结构上存在着前后依赖关系,仅依靠卷积神经网络实现文本分类将忽略词的上下文含义,且传统的循环神经网络存在梯度消失或梯度爆炸问题,限制了文本分类的准确率。为此,提出一种卷积神经网络和双向长短时记忆(Bi LSTM)特征融合的模型,利用卷积神经网络提取文本向量的局部特征,利用Bi LSTM提取与文本上下文相关的全局特征,将两种互补模型提取的特征进行融合,解决了单卷积神经网络模型忽略词在上下文语义和语法信息的问题,也有效避免了传统循环神经网络梯度消失或梯度弥散问题。在两种数据集上进行对比实验,实验结果表明,所提特征融合模型有效提升了文本分类的准确率。 展开更多
关键词 词向量 卷积神经网络 双向长短时记忆 特征融合 文本情感分析
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文本情感分析方法研究综述 被引量:84
15
作者 洪巍 李敏 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2019年第4期750-757,共8页
文本情感是信息挖掘的一个新兴领域,近年受到管理学等相关领域的广泛关注。目前,文本情感分析使用的方法主要有情感词典方法和机器学习方法。由于文本情感分析的结果对优化政府、企业以及消费者决策具有重大意义,以文本情感分析的方法... 文本情感是信息挖掘的一个新兴领域,近年受到管理学等相关领域的广泛关注。目前,文本情感分析使用的方法主要有情感词典方法和机器学习方法。由于文本情感分析的结果对优化政府、企业以及消费者决策具有重大意义,以文本情感分析的方法为视角,对情感词典的方法、有监督的机器学习方法和弱监督的深度学习方法以及其他方法的相关文献进行了梳理并做出评述。此外,指出虽然文本情感分析领域的学者基于情感词典和有监督的机器学习方法已提出许多情感分析模型,但准确率和效率普遍不高,进一步的研究重点应在于使用深度学习的方法处理文本情感,并提出未来的研究方向。 展开更多
关键词 文本情感分析 情感词典 机器学习 深度学习
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基于BiGRU-attention神经网络的文本情感分类模型 被引量:64
16
作者 王伟 孙玉霞 +1 位作者 齐庆杰 孟祥福 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第12期3558-3564,共7页
针对双向长短时记忆神经(BiLSTM)模型训练时间长、不能充分学习文本上下文信息的问题,提出一种基于BiGRU-attention的文本情感分类模型。首先,利用双向门控循环(BiGRU)神经网络层对文本深层次的信息进行特征提取;其次,利用注意力机制(at... 针对双向长短时记忆神经(BiLSTM)模型训练时间长、不能充分学习文本上下文信息的问题,提出一种基于BiGRU-attention的文本情感分类模型。首先,利用双向门控循环(BiGRU)神经网络层对文本深层次的信息进行特征提取;其次,利用注意力机制(attention)层对提取的文本深层次信息分配相应的权重;最后,将不同权重的文本特征信息放入softmax函数层进行文本情感极性分类。实验结果表明,所提的神经网络模型在IMDB数据集上的准确率是90. 54%,损失率是0. 2430,时间代价是1100 s,验证了BiGRU-attention模型的有效性。 展开更多
关键词 文本情感分类 注意力机制 双向门控循环神经网络
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基于卷积神经网络和注意力模型的文本情感分析 被引量:61
17
作者 冯兴杰 张志伟 史金钏 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第5期1434-1436,共3页
针对社交网络数据的文本情感分析,目前常用的研究方法主要是基于传统机器学习算法,根据手工标注好的情感词典,对文本信息使用朴素贝叶斯、支持向量机、最大熵方法等机器学习算法进行情感分析。为了避免对手工方式建立的情感词典的依赖,... 针对社交网络数据的文本情感分析,目前常用的研究方法主要是基于传统机器学习算法,根据手工标注好的情感词典,对文本信息使用朴素贝叶斯、支持向量机、最大熵方法等机器学习算法进行情感分析。为了避免对手工方式建立的情感词典的依赖,减少机器学习过程中的人工干预,提出基于卷积神经网络和注意力模型相结合的方法进行文本情感分析。实验表明,根据准确率、召回率和F_1测度等衡量指标,提出的方法较传统的机器学习方法和单纯的卷积神经网络方法有明显的提高。 展开更多
关键词 社交网络 文本情感分析 卷积神经网络 注意力模型
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一种基于朴素贝叶斯的微博情感分类 被引量:44
18
作者 林江豪 阳爱民 +2 位作者 周咏梅 陈锦 蔡泽键 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2012年第9期160-165,共6页
本文基于二次情感特征提取算法,利用句法依存关系进行一次文本情感特征提取,在此基础上,利用情感词典,进行二次情感特征提取。构建朴素贝叶斯分类器,对采集的热门话题微博和酒店评论进行文本情感倾向性分类。主要比较了表情符号、标点符... 本文基于二次情感特征提取算法,利用句法依存关系进行一次文本情感特征提取,在此基础上,利用情感词典,进行二次情感特征提取。构建朴素贝叶斯分类器,对采集的热门话题微博和酒店评论进行文本情感倾向性分类。主要比较了表情符号、标点符号,基于情感词典的特征提取和基于二次情感特征提取方法,在不同的组合下的分类性能,寻找更佳的微博文本情感分类预处理方法。并与酒店评论情感分类结果对比、分析,发现影响微博情感分类性能的原因。实验结果表明,二次特征提取方法在分类上取得更高的F1。实验最佳的分类预处理方式是"表情符号+标点符号+二次情感特征提取+BOOL值"。同时发现,朴素贝叶斯在酒店评论情感分类取得更高的分类性能,主要是微博评价对象多样化造成的。 展开更多
关键词 微博 文本情感分类 二次情感特征提取 朴素贝叶斯
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一种基于情感词典和朴素贝叶斯的中文文本情感分类方法 被引量:44
19
作者 杨鼎 阳爱民 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第10期3737-3739,3743,共4页
基于朴素贝叶斯理论提出了一种新的中文文本情感分类方法。这种方法利用情感词典对文本进行处理和表示,基于朴素贝叶斯理论构建文本情感分类器,并以互联网上宾馆中文评论作为分类研究的对象。实验表明,使用提出的方法构成的分类器具有... 基于朴素贝叶斯理论提出了一种新的中文文本情感分类方法。这种方法利用情感词典对文本进行处理和表示,基于朴素贝叶斯理论构建文本情感分类器,并以互联网上宾馆中文评论作为分类研究的对象。实验表明,使用提出的方法构成的分类器具有分类速度快、分类准确度高、鲁棒性强等特点,并且适合于大量中文文本情感分类应用系统。 展开更多
关键词 文本情感分类 朴素贝叶斯 情感词典
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基于语义理解的文本情感分类方法研究 被引量:39
20
作者 闻彬 何婷婷 +2 位作者 罗乐 宋乐 王倩 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2010年第6期261-264,共4页
文本情感分类方法在信息过滤、信息安全、信息推荐中都有广泛的应用。提出一种基于语义理解的文本情感分类方法,在情感词识别中引入了情感义原,通过赋予概念情感语义,重新定义概念的情感相似度,得到词语情感语义值。分析语义层副词的出... 文本情感分类方法在信息过滤、信息安全、信息推荐中都有广泛的应用。提出一种基于语义理解的文本情感分类方法,在情感词识别中引入了情感义原,通过赋予概念情感语义,重新定义概念的情感相似度,得到词语情感语义值。分析语义层副词的出现规律及其对文本倾向性判定的影响,实现了基于语义理解的文本情感分类。实验表明,该方法能有效地判定文本情感倾向性。 展开更多
关键词 文本情感分类 情感倾向性 语义理解
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