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基于TSCM模型的网络短文本情感挖掘
被引量：
12
1
作者
黄发良
李超雄
+2 位作者
元昌安
汪焱
姚志强
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第8期1887-1891,共5页
针对网络短文本情感挖掘问题,提出一种新的基于LDA和互联网短评行为理论的主题情感混合模型TSCM,TSCM模型中的整篇评论中每个句子的主题分布是不同的,TSCM产生词的流程是先确定词的情感极性,再确定词的主题,TSCM考虑了词与词之间的联系...
针对网络短文本情感挖掘问题,提出一种新的基于LDA和互联网短评行为理论的主题情感混合模型TSCM,TSCM模型中的整篇评论中每个句子的主题分布是不同的,TSCM产生词的流程是先确定词的情感极性,再确定词的主题,TSCM考虑了词与词之间的联系.真实数据集Movie与Amazon上的大量实验表明,与代表性算法JST、SLDA、D-PLDA和SAS相比较,TSCM模型能对用户真实情感与讨论主题进行更加有效的分析建模.
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关键词
情感分析
主题情感混合模型
LDA
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职称材料
题名
基于TSCM模型的网络短文本情感挖掘
被引量：
12
1
作者
黄发良
李超雄
元昌安
汪焱
姚志强
机构
福建
师范
大学软件
学院
广西师范学院计信学院
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第8期1887-1891,共5页
基金
国家自然科学基金(No.61370078
No.61363037)
+1 种基金
教育部人文社会科学研究青年基金项目(No.12YJCZH074)
福建省教育厅科技项目(No.JA13077)
文摘
针对网络短文本情感挖掘问题,提出一种新的基于LDA和互联网短评行为理论的主题情感混合模型TSCM,TSCM模型中的整篇评论中每个句子的主题分布是不同的,TSCM产生词的流程是先确定词的情感极性,再确定词的主题,TSCM考虑了词与词之间的联系.真实数据集Movie与Amazon上的大量实验表明,与代表性算法JST、SLDA、D-PLDA和SAS相比较,TSCM模型能对用户真实情感与讨论主题进行更加有效的分析建模.
关键词
情感分析
主题情感混合模型
LDA
Keywords
sentiment analysis
topic sentiment mixture
latent dirichlet allocation （LDA）
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于TSCM模型的网络短文本情感挖掘
黄发良
李超雄
元昌安
汪焱
姚志强
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
12
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