融合情感过滤的突发事件检测方法

发布时间：2018-07-14 15:13

【摘要】：针对微博等自媒体平台中,突发事件存在的突发性、多爆发点,给突发事件检测带来困难,提出一种整合用户情感过滤的突发事件检测方法。该方法首先将话题映射为层次模型,以时序驱动的方式动态调整模型特征,探测信息新话题。以此为基础分析用户对该话题所持有的情感态度,依据用户的情感态度将话题划分为正面和负面情感倾向两类,并将饱含负面情感倾向的话题视为突发话题。实验证明,无论是准确率还是查全率所提方法均比baseline提高约10%以上。
[Abstract]:In view of the sudden occurrence of emergencies in Weibo and other self-media platforms, which brings difficulties to the detection of emergencies, a method of integrating user emotion filtering is proposed to detect emergencies. Firstly, the topic is mapped into a hierarchical model, and the model features are dynamically adjusted in a time-series driven way to detect new topics of information. Based on the analysis of the user's emotional attitude towards the topic, the topic is divided into positive and negative affective tendency according to the user's emotional attitude, and the topic full of negative emotional tendency is regarded as a sudden topic. Experimental results show that both the accuracy and recall of the proposed method are more than 10% higher than that of baseline.
【作者单位】： 山东师范大学信息科学与工程学院;山东财经大学图书馆;菏泽学院计算机与信息工程系;山东理工大学理学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61373148) 国家社会科学基金资助项目(12BXW040) 山东省自然科学基金资助项目(ZR2012FM038) 山东省优秀中青年科学家奖励基金资助项目(BS2013DX033) 山东省自然科学基金资助项目(ZR2014FL010) 教育部人文社会科学基金资助项目(14YJC860042)
【分类号】：TP393.092;TP391.1

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2122052