期刊导航
期刊开放获取
cqvip
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式:
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于词向量技术与主题词特征的微博立场检测
被引量:
7
1
作者
郑海洋
高俊波
+1 位作者
邱杰
焦凤
《计算机系统应用》
2018年第9期118-123,共6页
微博话题随着移动互联网的发展变得火热起来,单个热门话题可能有数万条评论,微博话题的立场检测是针对某话题判断发言人对该话题的态度是支持的、反对的或中立的.本文一方面由Word2Vec训练语料库中每个词的词向量获取句子的语义信息,另...
微博话题随着移动互联网的发展变得火热起来,单个热门话题可能有数万条评论,微博话题的立场检测是针对某话题判断发言人对该话题的态度是支持的、反对的或中立的.本文一方面由Word2Vec训练语料库中每个词的词向量获取句子的语义信息,另一方面使用Text Rank构建主题集作为话题的立场特征,同时结合情感词典获取句子的情感信息,最后将特征选择后的词向量使用支持向量机对其训练和预测完成最终的立场检测模型.实验表明基于主题词及情感词相结合的立场特征可以获得不错的立场检测效果.
展开更多
关键词
主题词集
立场检测
主题词特征
词向量
立场特征
下载PDF
职称材料
题名
基于词向量技术与主题词特征的微博立场检测
被引量:
7
1
作者
郑海洋
高俊波
邱杰
焦凤
机构
上海海事大学信息工程学院
出处
《计算机系统应用》
2018年第9期118-123,共6页
文摘
微博话题随着移动互联网的发展变得火热起来,单个热门话题可能有数万条评论,微博话题的立场检测是针对某话题判断发言人对该话题的态度是支持的、反对的或中立的.本文一方面由Word2Vec训练语料库中每个词的词向量获取句子的语义信息,另一方面使用Text Rank构建主题集作为话题的立场特征,同时结合情感词典获取句子的情感信息,最后将特征选择后的词向量使用支持向量机对其训练和预测完成最终的立场检测模型.实验表明基于主题词及情感词相结合的立场特征可以获得不错的立场检测效果.
关键词
主题词集
立场检测
主题词特征
词向量
立场特征
Keywords
stance
detection
thematic
words
feature
word
embedding
stance
feature
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于词向量技术与主题词特征的微博立场检测
郑海洋
高俊波
邱杰
焦凤
《计算机系统应用》
2018
7
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部