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1. chinaXiv:201712.01364 [pdf]

基于属性特征的评论文本情感极性量化分析*

李 慧; 柴亚青
分类: 图书馆学、情报学 >> 情报学

【目的】从评论对象的属性特征出发解决情感极性量化问题。【方法】将在线评论文本分解构建三层评论 体系, 即评论对象–对象属性–评论描述, 从属性层级抽取属性词集和对应的评论集, 考虑评论对象属性特征的 不同影响, 引入属性因子, 并对 TFIDF 进行改进用以计算属性因子; 结合评论模式和评论语境提出基于属性特 征的评论情感量化分析算法并采用 Python 语言予以实现。【结果】相较于传统机器学习分类算法(NB、SVM)、 属性因子设置为等权重时, 本文算法在评论文本情感分类准确性方面有显著提高。【局限】评论集领域选择方面 具有局限性, 量化算法在系数设定方面存在主观性。【结论】本文算法能有效解决情感极性量化问题, 进一步提 高了情感分类准确性。

提交时间: 2017-12-05 来自合作期刊:《数据分析与知识发现》 点击量616下载量221 评论 0

2. chinaXiv:201711.01208 [pdf]

基于Hadoop 的微博舆情监控系统模型研究

杨爱东; 刘东苏
分类: 图书馆学、情报学 >> 情报学

【目的】针对当前的大数据环境, 提出基于Hadoop 的微博舆情监控系统模型, 实现对海量微博信息的采集、挖掘、监控分析。【方法】分析舆情监控技术, 构建舆情监控系统模型, 改进相关算法, 利用Hadoop 搭建大数据平台, 进行仿真实验, 验证模型可用性。【结果】实验结果表明, 模型能够很好地对海量微博数据进行监控分析, 达到舆情监控的目的。【局限】Hadoop 集群规模较小; 没有对比多种聚类算法, 未得到改进算法与其他算法的优劣。【结论】该模型可以对海量微博数据进行舆情监控分析, 为决策者应对舆情危机提供科学化的信息支持。

提交时间: 2017-10-11 来自合作期刊:《数据分析与知识发现》 点击量145下载量92 评论 0

3. chinaXiv:201711.01260 [pdf]

一种融合外部特征的改进主题模型

杨如意; 刘东苏; 李慧
分类: 图书馆学、情报学 >> 情报学

【目的】在LDA 模型基础上融合时间和作者特征, 提出动态作者主题(DAT)模型, 更好地揭示文本内容、主题和作者之间的关系。【应用背景】从海量文本中实现特征抽取和语义挖掘已经成为情报研究人员的重要工作。【方法】获取NIPS 会议论文作为数据集并进行预处理, 按发表年份划分到每个时间片形成一阶马尔科夫链,使用困惑度确定最优主题数, 并在每个时间片内通过吉布斯采样估算作者主题概率分布和主题词项概率分布。【结果】实验结果表明, 该模型将文档表示为作者主题概率分布和主题词项概率分布, 时间维度上可观测主题强度变化和作者兴趣变化。【结论】DAT 模型能够有效地融合文档内容与外部特征, 实现文本挖掘。

提交时间: 2017-10-11 来自合作期刊:《数据分析与知识发现》 点击量211下载量152 评论 0

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