融合语义与情感分析的区块链产业新闻监测研究

发布时间：2022-01-09 06:09

　　[目的/意义]前沿技术孵育的新兴产业发展演进快,但因统计数据迟滞,产业监测难而备受研究者关注。[方法/过程]以2014-2019年36氪网站互联网区块链新闻为数据样本,提出纳入协变量的结构化主题模型（STM）与深度学习情感分析技术结合的新兴产业新闻文本监测方法,通过监测媒体报道的产业新闻热点强度变化,文本情感倾向对新闻热点强度的时序影响,发现并跟踪新兴产业热点及趋势。[结果/结论] 2014-2019年,69%的区块链新闻主题聚焦于区块链的产业应用和比特币等数字代币的发行与交易。文本的语义和情感分析显示,2017年以来,中国的区块链产业发展存在一定的媒体炒作特征,但媒体对各类数字代币发行与交易由褒转贬的情感倾向变化可以对区块链隐含风险起到预警作用。[创新/价值]提出的产业新闻文本监测方法具有准实时性,能与传统的事后统计指标监测方法互为补充。 

【文章来源】：现代情报. 2020,40(11)CSSCI

【文章页数】：12 页

【部分图文】：

STM主题模型与LDA主题模型算法原理比较

基于Bi-LSTM神经网络的文本情感分类原理示意

融合语义与情感分析的新兴产业新闻监测模型及与传统方法比较

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于STM和格兰杰因果分析的网络新闻媒体倾向研究[J]. 吴俊,欧阳书凡,李晓华.  系统工程学报. 2020(04)
[2]面向趋势预测的热点主题演化分析方法研究[J]. 岳丽欣,刘自强,胡正银.  数据分析与知识发现. 2020(06)
[3]校企合作背景下高校前沿科研团队探测模型构建——以区块链技术领域为例[J]. 冉从敬,宋凯,何梦婷,李旺,张洁.  现代情报. 2020(06)
[4]基于主题模型和曲线拟合的新兴主题趋势预测研究[J]. 白敬毅,颜端武,陈琼.  情报理论与实践. 2020(07)
[5]基于共词分析的国内文本情感分析研究[J]. 陈红琳,魏瑞斌,张玮,张宇航.  现代情报. 2019(06)
[6]融合主题模型和卷积神经网络的APP推荐研究[J]. 王杰,唐菁荟,王昊,邓三鸿.  情报理论与实践. 2019(04)
[7]国外新兴研究话题发现研究综述[J]. 卢超,侯海燕,Ding Ying,章成志.  情报学报. 2019(01)
[8]区块链环境下的网络舆情信息传播特征及规律研究[J]. 赵丹,王晰巍,韩洁平,杨文聪.  情报杂志. 2018(09)
[9]基于互联网文本情感分析的消费情感指数构建[J]. 刘苗,李蔚,朱述政,喻燕君,刘扬,纪宏.  统计与信息论坛. 2018(08)
[10]网红社交媒体传播及消费者情感倾向分析——以网红品牌“喜茶”为例[J]. 周延风,张婷,陈少娜.  商业经济与管理. 2018(04)



本文编号：3578117