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基于高斯混合多层自编码器的情感漂移检测模型
1
作者
张文跃
李旸
+1 位作者
王素格
廖健
《软件学报》
北大核心
2025年第5期2064-2078,共15页
社交网络情感数据最为显著的特征是其动态性.针对群体文本情感漂移分析任务,提出一种高斯混合多层自编码器(GHVAE)用于情感漂移检测.GHVAE将高斯混合分布作为潜在分布的假设先验,对应潜在分布的多中心性质从而提高模型性能.此外,还对原...
社交网络情感数据最为显著的特征是其动态性.针对群体文本情感漂移分析任务,提出一种高斯混合多层自编码器(GHVAE)用于情感漂移检测.GHVAE将高斯混合分布作为潜在分布的假设先验,对应潜在分布的多中心性质从而提高模型性能.此外,还对原始HVAE模型内建的漂移度量算法进行改进,改善了高漂移值之间过于接近导致分类性能下降的问题.采用多项对照实验和消融实验用于验证GHVAE的性能,实验结果显示新模型的创新点为其漂移检测表现带来了提升.
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关键词
情感漂移
层次变分自编码器
情感元分布
漂移度量
高斯混合
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职称材料
投资者情绪与盈余错误定价——来自中国证券市场的经验证据
被引量：
8
2
作者
鹿坪
姚海鑫
《金融经济学研究》
CSSCI
北大核心
2014年第3期98-106,共9页
通过构建反映中国资本市场投资者心理偏差的情绪指数,以2003～2012年期间中国上市公司盈余公告作为研究样本,检验投资者情绪对盈余公告市场反应的影响。研究发现,股价对利好（利空）盈余消息的反应在情绪高涨（低迷）时期比情绪低迷（...
通过构建反映中国资本市场投资者心理偏差的情绪指数,以2003～2012年期间中国上市公司盈余公告作为研究样本,检验投资者情绪对盈余公告市场反应的影响。研究发现,股价对利好（利空）盈余消息的反应在情绪高涨（低迷）时期比情绪低迷（高涨）时期高。进一步研究显示,投资者情绪与股票未来回报之间负相关,在短期内由于投资者情绪导致的对未预期盈余的错误定价在长期将会倒转。研究结果表明投资者情绪通过对盈余的错误估值导致对股票的错误定价,揭示出股票错误定价的重要机制。
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关键词
投资者情绪
盈余定价
盈余公告
盈余公告后股价漂移
反转效应
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职称材料
面向视频弹幕的网络舆情事件监测研究
被引量：
14
3
作者
黄立赫
石映昕
《情报杂志》
CSSCI
北大核心
2022年第2期146-154,共9页
[研究目的]从视频弹幕的视角出发,挖掘网络舆情事件的话题漂移规律,提升网络舆情事件的视频情感检索精度。[研究方法]通过对视频弹幕进行主题与情感分析,提升网络舆情事件在线监测精准度,并在此基础上提出并构建弹幕迁移指数,建立一种...
[研究目的]从视频弹幕的视角出发,挖掘网络舆情事件的话题漂移规律,提升网络舆情事件的视频情感检索精度。[研究方法]通过对视频弹幕进行主题与情感分析,提升网络舆情事件在线监测精准度,并在此基础上提出并构建弹幕迁移指数,建立一种基于弹幕迁移指数的情感监测方法,该方法首先基于BTM主题模型抽取视频弹幕的话题信息,并基于情感词典与颜文字词典计算不同时间窗口下的话题情感类别与情感强度,建立面向视频弹幕的网络舆情事件监测模型,再从话题内容的变化与视频兴趣热度两个角度构建话题迁移指数,并利用话题的情感强度变化,构建情感迁移指数。最终,基于话题迁移指数与情感迁移指数,得到加权后的弹幕迁移指数,实现网络舆情事件的在线监测。[研究结论]通过视频弹幕社区的真实数据,从逻辑层面验证了本模型的合理性,结果表明该方法能够较为准确地识别网络舆情事件迁移的关键时间窗口,为实现视频分享平台的情感可视化提供了切实可行的理论探索。
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关键词
视频弹幕
网络舆情事件
弹幕迁移指数
颜文字词典
情感监测
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职称材料
题名
基于高斯混合多层自编码器的情感漂移检测模型
1
作者
张文跃
李旸
王素格
廖健
机构
山西财经大学信息学院
山西财经大学金融学院
山西大学计算机与信息技术学院
出处
《软件学报》
北大核心
2025年第5期2064-2078,共15页
基金
国家自然科学基金(62376143,62106130)
山西省基础研究计划青年科学研究项目(202203021212495,20210302124084)
+2 种基金
山西省高等学校科技创新项目(2021L283,2021L284)
山西省基础研究计划(202303021211021)
CCF-智谱AI大模型基金(CCFZhipu202310)。
文摘
社交网络情感数据最为显著的特征是其动态性.针对群体文本情感漂移分析任务,提出一种高斯混合多层自编码器(GHVAE)用于情感漂移检测.GHVAE将高斯混合分布作为潜在分布的假设先验,对应潜在分布的多中心性质从而提高模型性能.此外,还对原始HVAE模型内建的漂移度量算法进行改进,改善了高漂移值之间过于接近导致分类性能下降的问题.采用多项对照实验和消融实验用于验证GHVAE的性能,实验结果显示新模型的创新点为其漂移检测表现带来了提升.
关键词
情感漂移
层次变分自编码器
情感元分布
漂移度量
高斯混合
Keywords
sentiment drift
hierarchical variational auto-encoder(HVAE)
sentiment
meta-distribution
drift
measure
Gaussian mixture
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
投资者情绪与盈余错误定价——来自中国证券市场的经验证据
被引量：
8
2
作者
鹿坪
姚海鑫
机构
辽宁大学商学院
出处
《金融经济学研究》
CSSCI
北大核心
2014年第3期98-106,共9页
基金
辽宁省教育厅科学研究项目(W2012002)
辽宁省社会科学规划基金项目(L13DGL049)
文摘
通过构建反映中国资本市场投资者心理偏差的情绪指数,以2003～2012年期间中国上市公司盈余公告作为研究样本,检验投资者情绪对盈余公告市场反应的影响。研究发现,股价对利好（利空）盈余消息的反应在情绪高涨（低迷）时期比情绪低迷（高涨）时期高。进一步研究显示,投资者情绪与股票未来回报之间负相关,在短期内由于投资者情绪导致的对未预期盈余的错误定价在长期将会倒转。研究结果表明投资者情绪通过对盈余的错误估值导致对股票的错误定价,揭示出股票错误定价的重要机制。
关键词
投资者情绪
盈余定价
盈余公告
盈余公告后股价漂移
反转效应
Keywords
investor
sentiment
earnings pricing
earnings announcement
post-earnings-announcement
drift
contrarian effect
分类号
F830.91 [经济管理—金融学]
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职称材料
题名
面向视频弹幕的网络舆情事件监测研究
被引量：
14
3
作者
黄立赫
石映昕
机构
西北工业大学马克思主义学院
华北水利水电大学马克思主义学院
出处
《情报杂志》
CSSCI
北大核心
2022年第2期146-154,共9页
基金
河南省高等学校重点科研项目资助计划“大数据时代河南高校图书馆数字资源综合服务绩效多维评估与优化”(编号:19A 870002)。
文摘
[研究目的]从视频弹幕的视角出发,挖掘网络舆情事件的话题漂移规律,提升网络舆情事件的视频情感检索精度。[研究方法]通过对视频弹幕进行主题与情感分析,提升网络舆情事件在线监测精准度,并在此基础上提出并构建弹幕迁移指数,建立一种基于弹幕迁移指数的情感监测方法,该方法首先基于BTM主题模型抽取视频弹幕的话题信息,并基于情感词典与颜文字词典计算不同时间窗口下的话题情感类别与情感强度,建立面向视频弹幕的网络舆情事件监测模型,再从话题内容的变化与视频兴趣热度两个角度构建话题迁移指数,并利用话题的情感强度变化,构建情感迁移指数。最终,基于话题迁移指数与情感迁移指数,得到加权后的弹幕迁移指数,实现网络舆情事件的在线监测。[研究结论]通过视频弹幕社区的真实数据,从逻辑层面验证了本模型的合理性,结果表明该方法能够较为准确地识别网络舆情事件迁移的关键时间窗口,为实现视频分享平台的情感可视化提供了切实可行的理论探索。
关键词
视频弹幕
网络舆情事件
弹幕迁移指数
颜文字词典
情感监测
Keywords
bullet-screen video
network incidents
bullet-screen
drift
index
emoji dictionary
sentiment
evolution
分类号
C931.6 [经济管理—管理学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于高斯混合多层自编码器的情感漂移检测模型
张文跃
李旸
王素格
廖健
《软件学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
投资者情绪与盈余错误定价——来自中国证券市场的经验证据
鹿坪
姚海鑫
《金融经济学研究》
CSSCI
北大核心
2014
8
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
面向视频弹幕的网络舆情事件监测研究
黄立赫
石映昕
《情报杂志》
CSSCI
北大核心
2022
14
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