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一种面向观点挖掘的多粒度话题情感联合模型
被引量：
4
1
作者
赵煜
蔡皖东
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第3期181-188,共8页
为了提高文本观点挖掘的效率,通过扩展标准话题模型,提出了一种新颖的多粒度话题情感联合模型(MG-TSJ).模型将文本话题区分为全局和局部两类,同时挖掘文本中涉及的多层次话题信息和情感倾向信息.该模型采用非监督的学习方法,解决了现有...
为了提高文本观点挖掘的效率,通过扩展标准话题模型,提出了一种新颖的多粒度话题情感联合模型(MG-TSJ).模型将文本话题区分为全局和局部两类,同时挖掘文本中涉及的多层次话题信息和情感倾向信息.该模型采用非监督的学习方法,解决了现有方法存在的领域依赖问题.通过在测试语料库上进行实验,该模型在文本情感倾向性分类任务中的准确率达到82.6%,具有和监督分类系统相当的性能;挖掘话题集合呈现层次化、语义相关的特点,证明了MG-TSJ模型对观点挖掘是可行的和有效的.
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关键词
观点挖掘
话题模型
多粒度话题情感联合模型
非监督学习
蒙特卡罗模拟法
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职称材料
基于主题情感联合分析的游客画像研究
被引量：
1
2
作者
李琴
李少波
胡杰
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期278-287,294,共11页
网络文本作为现代游客承载感知和表达观点的载体,已成为游客画像构建与分析的重要数据来源。现有的自然语言处理技术在游客画像的挖掘过程中主要关注游客的需求和情感,缺少技术与旅游应用的有效衔接,然而现有的文本挖掘技术中文本的主...
网络文本作为现代游客承载感知和表达观点的载体,已成为游客画像构建与分析的重要数据来源。现有的自然语言处理技术在游客画像的挖掘过程中主要关注游客的需求和情感,缺少技术与旅游应用的有效衔接,然而现有的文本挖掘技术中文本的主题和情感通常被割裂分析,缺乏相互指向性,无法有效提取用户细粒度的意见。提出一种基于变分自编码的有监督主题情感联合分析模型。将词频权重引入到先验知识中,同时通过截断高斯模型构造变参数,有效捕获离散数据中的相关性,利用情感标签辅助主题的训练和生成,以提升主题挖掘及情感预测的准确率。通过变分自编码模型计算贝叶斯主题模型的后验分布,采用主题分布下的情感分类预测实现主题情感的联合分析。实验结果表明,当主题数为10~100时,该模型的情感预测平均准确率约为85%,相比LDA、SAGE、NVDM模型,能够有效挖掘酒店用户评论的特征。
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关键词
游客画像
变分自编码器
主题情感联合分析
意见挖掘
隐含狄利克雷分布模型
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职称材料
题名
一种面向观点挖掘的多粒度话题情感联合模型
被引量：
4
1
作者
赵煜
蔡皖东
机构
西北工业大学计算机学院
出处
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第3期181-188,共8页
基金
国家"863计划"资助项目(2009AA01Z424)
西北工业大学基础研究基金资助项目(NPU-FFR-JC200819)
文摘
为了提高文本观点挖掘的效率,通过扩展标准话题模型,提出了一种新颖的多粒度话题情感联合模型(MG-TSJ).模型将文本话题区分为全局和局部两类,同时挖掘文本中涉及的多层次话题信息和情感倾向信息.该模型采用非监督的学习方法,解决了现有方法存在的领域依赖问题.通过在测试语料库上进行实验,该模型在文本情感倾向性分类任务中的准确率达到82.6%,具有和监督分类系统相当的性能;挖掘话题集合呈现层次化、语义相关的特点,证明了MG-TSJ模型对观点挖掘是可行的和有效的.
关键词
观点挖掘
话题模型
多粒度话题情感联合模型
非监督学习
蒙特卡罗模拟法
Keywords
opinion mining
topic
model
multi-grain joint topic/sentiment model
unsupervised learning
Monte Carlo simulation
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
基于主题情感联合分析的游客画像研究
被引量：
1
2
作者
李琴
李少波
胡杰
机构
贵州财经大学大数据统计学院
贵州大学机械工程学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期278-287,294,共11页
基金
贵州省科技计划项目(黔科合基础-ZK[2021]337)
贵州省教育厅青年科技人才成长项目(黔教合KY字[2021]141)
贵州财经大学引进人才科研启动项目(2021YJ003)。
文摘
网络文本作为现代游客承载感知和表达观点的载体,已成为游客画像构建与分析的重要数据来源。现有的自然语言处理技术在游客画像的挖掘过程中主要关注游客的需求和情感,缺少技术与旅游应用的有效衔接,然而现有的文本挖掘技术中文本的主题和情感通常被割裂分析,缺乏相互指向性,无法有效提取用户细粒度的意见。提出一种基于变分自编码的有监督主题情感联合分析模型。将词频权重引入到先验知识中,同时通过截断高斯模型构造变参数,有效捕获离散数据中的相关性,利用情感标签辅助主题的训练和生成,以提升主题挖掘及情感预测的准确率。通过变分自编码模型计算贝叶斯主题模型的后验分布,采用主题分布下的情感分类预测实现主题情感的联合分析。实验结果表明,当主题数为10~100时,该模型的情感预测平均准确率约为85%,相比LDA、SAGE、NVDM模型,能够有效挖掘酒店用户评论的特征。
关键词
游客画像
变分自编码器
主题情感联合分析
意见挖掘
隐含狄利克雷分布模型
Keywords
tourist portrait
Variational Auto-Encoders(VAEs)
joint
topic
-
sentiment
analysis
opinion mining
Latent Dirichlet Allocation(LDA)
model
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
作者
出处
发文年
被引量
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1
一种面向观点挖掘的多粒度话题情感联合模型
赵煜
蔡皖东
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于主题情感联合分析的游客画像研究
李琴
李少波
胡杰
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2022
1
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职称材料
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