期刊文献+
共找到524篇文章
< 1 2 27 >
每页显示 20 50 100
基于“用户画像”的阅读疗法模式研究——以抑郁症为例 被引量:75
1
作者 韩梅花 赵景秀 《大学图书馆学报》 CSSCI 北大核心 2017年第6期105-110,共6页
针对目前抑郁症阅读疗法施治对象的选取样本过于单一,私密性差,不能及时发现潜在患者,及时治疗的现状,提出了在大数据背景下基于"用户画像"的抑郁症阅读疗法新模式。该模式首先根据"伯恩斯抑郁症清单(BDC)"的内容... 针对目前抑郁症阅读疗法施治对象的选取样本过于单一,私密性差,不能及时发现潜在患者,及时治疗的现状,提出了在大数据背景下基于"用户画像"的抑郁症阅读疗法新模式。该模式首先根据"伯恩斯抑郁症清单(BDC)"的内容来构造抑郁情绪的种子词,然后基于机器学习的方法,综合提炼用户网上行为和抑郁情绪的主观表露,构建用户抑郁情感词典。根据抑郁情感词典分析用户微博文本,计算其抑郁情感指数,得到"用户画像",进而推送相应的阅读治疗资源。基于"用户画像"的阅读疗法模式大大突破了受众范围,便于准确把握诊断、治疗时机,使患者在无意识状态下接受阅读治疗,减轻了患者经济和精神的双重压力,具有较高的社会价值和重要的现实意义。 展开更多
关键词 阅读疗法 大数据 抑郁症 “用户画像” 情绪分析
下载PDF
基于在线评论的用户满意度评价研究 被引量:71
2
作者 赵宇晴 阮平南 +1 位作者 刘晓燕 单晓红 《管理评论》 CSSCI 北大核心 2020年第3期179-189,共11页
用户满意度是产品价值实现程度的重要衡量标准,在线评论是用户需求表达的重要渠道。为准确把握市场需求,提升企业产品研发效率,提出一种基于在线评论数据获取用户需求信息并实现用户满意度评价的方法。首先使用基于模糊理论的Kano模型... 用户满意度是产品价值实现程度的重要衡量标准,在线评论是用户需求表达的重要渠道。为准确把握市场需求,提升企业产品研发效率,提出一种基于在线评论数据获取用户需求信息并实现用户满意度评价的方法。首先使用基于模糊理论的Kano模型对在线评论中提取的用户需求进行分类,并与情感分析结合构建需求-满意度量化模型,实现了用户满意度定量评价。该方法基于用户需求类型的视角进行用户满意度评价,实现了客观的用户需求获取及需求实现程度的测量,并结合不同需求类型的特征和用户满意度情况确定产品研发和改进的优先级。最后以小米5手机为例验证了该方法的可行性和创新性。 展开更多
关键词 在线评论 用户满意度 用户需求 KANO模型 情感分析
原文传递
网络群体性事件中舆情导向与政府回应的逻辑互动——基于“雪乡”事件大数据的情感分析 被引量:68
3
作者 文宏 《政治学研究》 CSSCI 北大核心 2019年第1期77-90,127-128,共15页
网络空间已成为公民参与公共事务的重要渠道,网民在舆情走向中是不可忽视的群体,政府希望通过回应和介入事件来缓解网民的情绪。但在实践操作中,政府回应未必能取得很好的效果,甚至会加剧冲突的爆发,将网民的舆论焦点引至政府自身,造成... 网络空间已成为公民参与公共事务的重要渠道,网民在舆情走向中是不可忽视的群体,政府希望通过回应和介入事件来缓解网民的情绪。但在实践操作中,政府回应未必能取得很好的效果,甚至会加剧冲突的爆发,将网民的舆论焦点引至政府自身,造成政府公信力的缺失。本文基于对"雪乡"事件舆情大数据的分析和挖掘,以过程视角对案例进行深入剖析,利用网民评论的主题和情感构建网络群体性事件中网民对政府回应的反馈图谱。本文将数据文本分为政府介入前后两个阶段分别展开分析和探讨,发现政府回应与网络舆情存在逻辑互动偏差。政府管控与网民诉求之间、政府回应滞后与首因效应之间、正当履职与信任缺失之间的偏差,都会导致舆情向消极方向发展。 展开更多
关键词 政府回应 网络群体性事件 舆情导向 大数据 情感分析
原文传递
自然语言处理在文本情感分析领域应用综述 被引量:51
4
作者 王颖洁 朱久祺 +2 位作者 汪祖民 白凤波 弓箭 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第4期1011-1020,共10页
文本情感分析已经逐渐成为自然语言处理(NLP)的重要内容,并在系统推荐、用户情感信息获取,为政府、企业提供舆情参考等领域越来越占据重要地位。通过文献调研的方式,对情感分析领域的方法进行对比和综述。首先,从时间、方法等维度对情... 文本情感分析已经逐渐成为自然语言处理(NLP)的重要内容,并在系统推荐、用户情感信息获取,为政府、企业提供舆情参考等领域越来越占据重要地位。通过文献调研的方式,对情感分析领域的方法进行对比和综述。首先,从时间、方法等维度对情感分析的方法进行文献调研;然后,对情感分析的主要方法、应用场景进行归纳总结和对比;最后,在此基础上分析每种方法的优缺点。根据分析结果可以知道,在面对不同的任务场景,主要有三种情感分析的方法:基于情感字典的情感分析法、基于机器学习的情感分析法和基于深度学习的情感分析法,基于多策略混合的方法成为改进的趋势。文献调研表明,文本情感分析的技术方法还有改进的空间,在电子商务、心理治疗、舆情监控方面有较大市场和发展前景。 展开更多
关键词 自然语言处理 情感分析 情感字典 机器学习 深度学习
下载PDF
基于Word2Vec和SVM的微博舆情情感演化分析 被引量:51
5
作者 邓君 孙绍丹 +2 位作者 王阮 宋先智 李贺 《情报理论与实践》 CSSCI 北大核心 2020年第8期112-119,共8页
文章主要以微博"滴滴温州女孩遇害"话题评论内容为数据源,计算评论内容的情感值,标注情感正负性,通过Word2Vec和SVM方法构建情感分类模型。采用Word2Vec方法计算与此舆情事件中相关的5类主体对象(滴滴、司机、客服、女孩、警... 文章主要以微博"滴滴温州女孩遇害"话题评论内容为数据源,计算评论内容的情感值,标注情感正负性,通过Word2Vec和SVM方法构建情感分类模型。采用Word2Vec方法计算与此舆情事件中相关的5类主体对象(滴滴、司机、客服、女孩、警察)高相似度的词语,从情感时序分析和舆情主体对象情感演化分析两个方面探讨微博舆情的情感走势。通过分析发现,情感分类模型可以有效预测网民的情感走势;网民的情感时序变化与舆情演变规律相吻合;Word2Vec词相似度计算模型可以有效反映网民对五类主体对象的情感态度和该舆情阶段内的主题特征。 展开更多
关键词 微博 情感分析 网络舆情 Word2Vec 支持向量机
原文传递
面向突发事件的网络用户画像情感分析——以天津“8·12”事故为例 被引量:43
6
作者 任中杰 张鹏 +3 位作者 兰月新 张琦 夏一雪 崔彦琛 《情报杂志》 CSSCI 北大核心 2019年第11期126-133,共8页
[目的/意义]作为突发事件舆情演变的重要途径,微博的集群性、突发性、爆炸式传播特性给舆情管控造成了巨大的压力,在舆情发生时及时预测和把握每个用户情感倾向,有助于进行针对性的舆情引导。[方法/过程]提出一种基于微博情感分析和用... [目的/意义]作为突发事件舆情演变的重要途径,微博的集群性、突发性、爆炸式传播特性给舆情管控造成了巨大的压力,在舆情发生时及时预测和把握每个用户情感倾向,有助于进行针对性的舆情引导。[方法/过程]提出一种基于微博情感分析和用户画像的突发事件情感预测模型。运用爬虫技术建立用户画像,通过贝叶斯分类器对评论文本进行情感分析,并对情感倾向的影响因素作相关性分析,最后在采用word2vec和one-hot编码处理特征的基础上,采用梯度提升树算法,以粉丝数、关注数、评论时间、性别、年龄、地址、学历等用户画像特征作为自变量,预测公众情感倾向度。最后以天津“8·12”事故为例,建立模型进行分析验证。[结果/结论]结果表明,模型预测结果基本符合实际情况。模型可以为精准到个人的分类舆情引导策略提供辅助,为舆情危机应对决策提供理论支撑。 展开更多
关键词 微博 舆情 用户画像 情感分析 情感预测
下载PDF
基于领域词典的民宿评论情感分析 被引量:27
7
作者 杨鑫 杨云帆 +5 位作者 焦维 朱东霖 郑绍阳 袁中玉 杨秀璋 罗子江 《科学技术与工程》 北大核心 2020年第7期2794-2800,共7页
通过基于领域词典的情感分析法,从用户生成的内容中更为准确地分析其情感状态,为民宿业提供一种新的研究视角。以贵阳民宿评论为研究样本,采用SO-PMI算法完成领域词典的构建,并借助LDA主题模型和可视化技术对用户评论进行情感分析。研... 通过基于领域词典的情感分析法,从用户生成的内容中更为准确地分析其情感状态,为民宿业提供一种新的研究视角。以贵阳民宿评论为研究样本,采用SO-PMI算法完成领域词典的构建,并借助LDA主题模型和可视化技术对用户评论进行情感分析。研究发现,构建的领域词典相较基础情感词典而言,性能上得到提升,尤其在负面评论方面,准确率、召回率上分别提升了17%和16%。同时结合LDA主题挖掘,详尽分析民宿评论中的正负面主题并分析其内在原因,这能为民宿管理者做出更好的决策提供数据支持和理论支撑。 展开更多
关键词 民宿评论 情感词典 情感分析 SO-PMI LDA
下载PDF
社交媒体网络情感传染及线索影响机制的实证分析 被引量:21
8
作者 杨洸 《深圳大学学报(人文社会科学版)》 CSSCI 北大核心 2020年第6期115-126,共12页
情感传染是指人们在接触他人的情感表达后导致他们自己的情感表达变得与他人更为相似的过程。情感传染在社交媒体情境下十分常见。基于网络平台特点和情感传染发生的机制,以线索研究路径和信息瀑布理论为主要依据,抓取“家在深圳”网络... 情感传染是指人们在接触他人的情感表达后导致他们自己的情感表达变得与他人更为相似的过程。情感传染在社交媒体情境下十分常见。基于网络平台特点和情感传染发生的机制,以线索研究路径和信息瀑布理论为主要依据,抓取“家在深圳”网络社区中关于深圳房价话题的主帖2955条和跟帖136140条,采用情感分析方法,聚焦社交媒体上各类可见的线索进行研究,结果发现:其一,网络情感传染是强烈存在的;其二,很大程度上,网络情绪是可以被操控的,情绪点燃和传染与话题属性、意见领袖的影响力和用户参与度紧密相关;其三,网络社区上各类可见线索(内容和非内容)是影响其他网民参与和情感极性表达的重要因素,社交媒体上易于形成网络情感两极化和优势情感共识现象。这一研究成果在理论上拓展了网络线索路径研究的解释范畴,有助于深刻理解网络情感传染并非是无意识的而是需要意识参与的过程,以及为相关网络监管部门如何正确对待网络情感和传染提供了学理基础。 展开更多
关键词 情感传染 情绪传染 社交媒体 网络线索 情感分析 传染机制 情感极化
原文传递
基于QQ群的网络课堂交互特性研究 被引量:20
9
作者 疏凤芳 赵呈领 +2 位作者 万力勇 黄磊 段峰峰 《现代教育技术》 CSSCI 2012年第7期83-88,共6页
目前基于QQ群构建网络学习共同体的研究不乏,但对群交互特点和学习效果的实证研究较少,文章采用内容分析法对基于QQ群《现代教育技术》公共课网络课堂学习共同体的交互特性进行了分析:包括学习者参与QQ群聊天和群论坛交流的行为特点、... 目前基于QQ群构建网络学习共同体的研究不乏,但对群交互特点和学习效果的实证研究较少,文章采用内容分析法对基于QQ群《现代教育技术》公共课网络课堂学习共同体的交互特性进行了分析:包括学习者参与QQ群聊天和群论坛交流的行为特点、讨论的话题分布、情感状态、聊天互动性质等。结果表明,QQ群共同体提高了学习者学习的兴趣和积极性,群交流主要围绕学习主题,能在讨论中提出并解决学习中遇到的问题,但群讨论的深度还有待提高。 展开更多
关键词 QQ群 内容分析 ROST CM软件 情感分析
下载PDF
基于在线评论数据挖掘和Kano模型的产品需求分析 被引量:20
10
作者 张振刚 罗泰晔 《管理评论》 CSSCI 北大核心 2022年第11期109-117,共9页
本文在Kano模型的基础上,提出一种基于在线评论数据挖掘来识别产品需求类型的方法。从在线评论中提取产品属性并进行情感分析,在此基础上构建识别不同属性需求的分类模型。本文以4款5G手机的在线评论数据为素材进行实例分析,将消费者对5... 本文在Kano模型的基础上,提出一种基于在线评论数据挖掘来识别产品需求类型的方法。从在线评论中提取产品属性并进行情感分析,在此基础上构建识别不同属性需求的分类模型。本文以4款5G手机的在线评论数据为素材进行实例分析,将消费者对5G手机产品属性的需求划分为期望需求、必备需求、魅力需求和无差异需求四类,并以满意度和关注度为指标对5G手机产品属性的重要程度和需改进程度进行了排序。 展开更多
关键词 在线评论 KANO模型 产品需求 情感分析
原文传递
基于混合神经网络的中文隐式情感分析 被引量:20
11
作者 赵容梅 熊熙 +2 位作者 琚生根 李中志 谢川 《四川大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2020年第2期264-270,共7页
隐式情感分析是情感计算的重要组成部分,尤其是基于深度学习的情感分析近年来成为了研究热点.本文利用卷积神经网络对文本进行特征提取,结合长短期记忆网络(LSTM)结构提取上下文信息,并且在网络中加入注意力机制,构建一种新型混合神经... 隐式情感分析是情感计算的重要组成部分,尤其是基于深度学习的情感分析近年来成为了研究热点.本文利用卷积神经网络对文本进行特征提取,结合长短期记忆网络(LSTM)结构提取上下文信息,并且在网络中加入注意力机制,构建一种新型混合神经网络模型,实现对文本隐式情感的分析.混合神经网络模型分别从单词级和句子级的层次结构中提取更有意义的句子语义和结构等隐藏特征,通过注意力机制关注情绪贡献率较大的特征.该模型在公开的隐式情感数据集上分类准确率达到了77%.隐式情感分析的研究可以更全面地提高文本情感分析效果,进一步推动文本情感分析在知识嵌入、文本表示学习、用户建模和自然语言等领域的应用. 展开更多
关键词 情感分析 深度学习 卷积神经网络 注意力机制 长短期记忆网络
下载PDF
基于情感分析的社会网络用户影响力模型研究 被引量:19
12
作者 郭宇 王晰巍 +1 位作者 李师萌 王楠阿雪 《情报学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2017年第11期1139-1147,共9页
在社会网络环境下,用户的评论信息可作为信息分析的重要数据源,评论信息中包括用户对产品、服务等多个方面的情感倾向,对用户情感的分析可以帮助企业、组织、机构了解产品或者服务的优缺点。本文从情感分析和用户影响力入手,构建了情感... 在社会网络环境下,用户的评论信息可作为信息分析的重要数据源,评论信息中包括用户对产品、服务等多个方面的情感倾向,对用户情感的分析可以帮助企业、组织、机构了解产品或者服务的优缺点。本文从情感分析和用户影响力入手,构建了情感分析的用户影响力模型。利用八爪鱼采集软件获取同程旅游网中的评论信息,从数据预处理、词表的建构、用户情感分析和预测等方面对社交网络用户在线评论情感词进行分类和判断,以检验所构建模型的实际可用性。研究结果显示,所构建的模型可以帮助用户获取评论中的情感信息,模型对于正向和中性词汇的辨析效果高于负向情感倾向的词汇,同时根据数据结果绘制了评论信息的情感雷达图、用户影响力的幂律图和情感词的标签云图。 展开更多
关键词 情感分析 在线评论 用户影响力
下载PDF
微博情感分析的情感词典构造及分析方法研究 被引量:18
13
作者 杨立月 王移芝 《计算机技术与发展》 2019年第2期13-18,共6页
为了提高微博情感分析的准确性,对微博情感分析中的语义规则和情感词典进行了研究。在传统基于情感词典的微博情感分析的基础上对情感词典中的微博情感词典的构造方法做了改进。首先构造情感词典,主要包括开源情感词典、具有时代特征的... 为了提高微博情感分析的准确性,对微博情感分析中的语义规则和情感词典进行了研究。在传统基于情感词典的微博情感分析的基础上对情感词典中的微博情感词典的构造方法做了改进。首先构造情感词典,主要包括开源情感词典、具有时代特征的网络情感词典、根据情感词的位置特点构造的微博情感词典、具有明显情感倾向的语气情感词典。在词典构造完成的基础上结合中文语法规则,主要包括句间关系规则和句型关系规则,根据句间和句型关系算法计算微博句子的情感倾向性,将微博文本分为正向、负向和中性三个方面。为了提高微博分类的准确率,提出构建语气词词典,并且在语气词权重计算的方法上做出创新,同时对微博情感词典的构造方法做出了改进。实验结果表明,该方法能够提高微博情感分析的正确率。 展开更多
关键词 情感词典 微博情感词典 语气词词典 语义规则 情感分析
下载PDF
面向微博的社会情绪词典构建及情绪分析方法研究 被引量:18
14
作者 蒋盛益 黄卫坚 +1 位作者 蔡茂丽 王连喜 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2015年第6期166-171,202,共7页
该文旨在探索一种面向微博的社会情绪词典构建方法,并将其应用于社会公共事件的情绪分析中。首先通过手工方法建立小规模的基准情绪词典,然后利用深度学习工具Word2vec对社会热点事件的微博语料通过增量式学习方法来扩展基准词典,并结合... 该文旨在探索一种面向微博的社会情绪词典构建方法,并将其应用于社会公共事件的情绪分析中。首先通过手工方法建立小规模的基准情绪词典,然后利用深度学习工具Word2vec对社会热点事件的微博语料通过增量式学习方法来扩展基准词典,并结合HowNet词典匹配和人工筛选生成最终的情绪词典。接下来,分别利用基于情绪词典和基于SVM的情绪方法对实验标注语料进行情绪分析,结果对比分析表明基于词典的情绪分析方法优于基于SVM的情绪分析方法,前者的平均准确率和召回率比后者分别高13.9%和1.5%。最后运用所构建的情绪词典对热点公共事件进行情绪分析,实验结果表明该方法是有效的。 展开更多
关键词 微博 社会情绪 词典 情绪分析
下载PDF
基于LDA主题模型的网络舆情研究 被引量:17
15
作者 李振鹏 黄帅 《系统科学与数学》 CSCD 北大核心 2020年第3期434-447,共14页
基于天涯杂谈2015年全年帖子,对其标题进行文本挖掘,通过LDA主题模型分类,计算主题比率.再通过对帖子的点击量,回复量,回复点击比,持续热度各前100的帖子进行词频统计,得到上述4个指标的TOP100热帖.进一步,对比分析了TOP100热帖的主题... 基于天涯杂谈2015年全年帖子,对其标题进行文本挖掘,通过LDA主题模型分类,计算主题比率.再通过对帖子的点击量,回复量,回复点击比,持续热度各前100的帖子进行词频统计,得到上述4个指标的TOP100热帖.进一步,对比分析了TOP100热帖的主题比率与全部帖子的主题比率.文章的研究结果可以捕捉到2015年天涯网友的热点关注方向,结合情感分析技术,研究结果清晰地勾勒出天涯杂谈版块的网络舆情方向和网民态度. 展开更多
关键词 词频 词云 主题模型 热贴 网络舆情 情感分析
原文传递
CNN-BiGRU模型在中文短文本情感分析的应用 被引量:17
16
作者 缪亚林 姬怡纯 +2 位作者 张顺 程文芳 彭二楼 《情报科学》 CSSCI 北大核心 2021年第4期85-91,共7页
【目的/意义】改善传统情感分析方法工作量大,以及研究者采用深度学习方法多数仅致力于提高分析准确率,往往忽略网络训练速度的问题。【方法/过程】提出将卷积神经网络(CNN)与双向门控循环单元(GRU)相结合的文本情感分析模型(CNN-BiGRU)... 【目的/意义】改善传统情感分析方法工作量大,以及研究者采用深度学习方法多数仅致力于提高分析准确率,往往忽略网络训练速度的问题。【方法/过程】提出将卷积神经网络(CNN)与双向门控循环单元(GRU)相结合的文本情感分析模型(CNN-BiGRU),通过CNN和双向GRU对文本的局部静态特征以及序列特征进行提取,后接单向GRU层对其进行进一步降维,最后使用Sigmoid进行情感分类。【结果/结论】通过自建豆瓣影视评论数据集,将本模型与同复杂度的CNN-BLSTM模型相比,分类准确率和训练速率分别提高了2.52%、41.43%。【创新/局限】提出CNN-BiGRU网络应用于短文本情感分析,简化特征提取过程,引入上下文语义信息,减少参数提高效率。 展开更多
关键词 情感分析 词向量 卷积神经网络 双向门控循环单元 上下文语义信息
原文传递
基于新浪微博的2018年云南通海5.0级地震舆情时空特征分析 被引量:16
17
作者 曹彦波 《地震研究》 CSCD 北大核心 2018年第4期525-533,共9页
基于新浪微博数据,通过数据清洗、分类和挖掘,分析2018年8月13,14日云南省通海县2次5. 0级地震舆情信息时空演变规律。研究结果表明:本次地震后微博活跃量总数激增,灾情类别主要集中于人的反应、器物反应方面,约占总数的79%;微博日活跃... 基于新浪微博数据,通过数据清洗、分类和挖掘,分析2018年8月13,14日云南省通海县2次5. 0级地震舆情信息时空演变规律。研究结果表明:本次地震后微博活跃量总数激增,灾情类别主要集中于人的反应、器物反应方面,约占总数的79%;微博日活跃量与时间的关联度明显,震后出现多个波动;微博的数量和空间分布与距离震中远近密切相关,遵循距离衰减效应;地震灾区民众以负面情绪为主,由于地震期间谣传传播,恐慌、悲伤、疑惑情绪进一步加重。 展开更多
关键词 通海地震 新浪微博 时空分布特征 情感分析
下载PDF
基于文本挖掘的网络商品评论情感分析 被引量:15
18
作者 刘敏 王向前 +1 位作者 李慧宗 张宝隆 《辽宁工业大学学报(自然科学版)》 2018年第5期330-335,共6页
挖掘网络商品评论中的潜在价值不仅能为网络销售、顾客选购商品提供科学、可供决策的信息,而且有利于指导商品用户管理和改善商品用户体验。以网络爬取的手机评论为例,在以往研究的基础上引入提取评论对象及评论观点,使用社会语义网络... 挖掘网络商品评论中的潜在价值不仅能为网络销售、顾客选购商品提供科学、可供决策的信息,而且有利于指导商品用户管理和改善商品用户体验。以网络爬取的手机评论为例,在以往研究的基础上引入提取评论对象及评论观点,使用社会语义网络构建和情感分析两种方法,从不同侧面对商品评论进行挖掘。实验表明:从两个不同侧面对商品评论进行挖掘,增加了挖掘的广度。提取网络商品评论中的"评价对象"及"评论观点"缩小了文本数据中挖掘范围,增加了对商品评论挖掘的准确度及深度,取得了较好的挖掘效果。 展开更多
关键词 商品评论 情感分析 文本挖掘 评价对象
下载PDF
基于社交媒体的地震灾区民众情绪反应分析 被引量:14
19
作者 曹彦波 《地震研究》 CSCD 北大核心 2019年第2期245-256,共12页
社会感知技术是研究重特大地震事件中灾区民众行为反应时空特征的一种有效手段。采用情感词典和规则相结合的方法,以2013年四川芦山7.0级和2017年九寨沟7.0级地震为例,用震后24h微博数据分析了地震灾区民众微博数量特征、情感极性特征... 社会感知技术是研究重特大地震事件中灾区民众行为反应时空特征的一种有效手段。采用情感词典和规则相结合的方法,以2013年四川芦山7.0级和2017年九寨沟7.0级地震为例,用震后24h微博数据分析了地震灾区民众微博数量特征、情感极性特征、情绪时间序列特征、情绪反应空间分布特征。研究结果表明:芦山地震灾区民众负面情绪大于正面情绪,而九寨沟地震后民众正面情绪大于负面情绪,微博活跃数量程度与人口密度、生命线破坏程度、震中距离和烈度密切相关,微博活跃数量呈现空间分布不均衡特征。分析认为,2次地震后,灾区民众情感行为反应差异主要与灾区人口密度、房屋抗震性能、当地民众防震减灾意识、地震知识了解程度等密切相关。 展开更多
关键词 社交媒体 芦山地震 九寨沟地震 情绪分析
下载PDF
基于评论数据的酒店服务质量的细粒度分析 被引量:13
20
作者 孙长伟 任宗来 +1 位作者 杨俊杰 庞坤亮 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第7期32-38,共7页
在评论数据上采用情感分析方法,研究酒店用户满意度的影响因子,可以为酒店管理者提供及时建议,改进酒店管理的效能。针对目前酒店评论数据分析方法没有进行细粒度情感分析的问题,提出一种融入Word Embedding特征的分类方法,有效地对评... 在评论数据上采用情感分析方法,研究酒店用户满意度的影响因子,可以为酒店管理者提供及时建议,改进酒店管理的效能。针对目前酒店评论数据分析方法没有进行细粒度情感分析的问题,提出一种融入Word Embedding特征的分类方法,有效地对评论数据进行细粒度分类。通过基于词典的情感分析方法对酒店评论进行极性判断,从而获得用户对酒店服务的细粒度情感评价。该方法能让酒店管理层快速全面了解酒店服务质量情况,有效提升了酒店管理效率。在大规模实际酒店评论数据上进行实验,结果表明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 评论数据 情感分析 酒店服务质量
下载PDF
上一页 1 2 27 下一页 到第
使用帮助 返回顶部