基于TSCM模型的网络短文本情感挖掘

发布时间：2017-08-29 16:23

  本文关键词：基于TSCM模型的网络短文本情感挖掘

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【摘要】：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.
【作者单位】： 福建师范大学软件学院;广西师范学院计信学院;
【关键词】： 情感分析 主题情感混合模型 LDA
【基金】：国家自然科学基金(No.61370078;No.61363037) 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)
【分类号】：TP391.1
【正文快照】： 1引言以自由开放共享为核心精神的Web 2.0使得用户成为互联网的主角,诸如社交网站、微博和BBS论坛之类的平台为网民发表意见和交流情感提供了经济便捷的渠道.一般来说,用户在这些平台上发表的言论比较简短却又饱含着丰富的个人情感.研究如何高效挖掘隐藏于这些鱼目混杂的社会，

本文编号：754283