基于泛在网络的大学生情绪语料库的构建

发布时间：2021-02-10 08:09

　　随着信息分享、交流、传播等各种网络社交行为的经常化,对泛在网络中的大学生情绪信息进行分析及研究,有利于开展大学生群体的实时情绪监测、舆情发现、舆论引导等工作。使用集搜客网络爬虫软件挖掘2017年7月至2018年7月百度贴吧中的高校贴吧的文本信息,获得289万份语料文本,经去噪、去重后获得114万份文本,基于基本情绪及大学生特有情绪分为"悲伤、痛苦、愤怒、害怕、惊奇、高兴"6类大学生情绪类别,基于词频统计数据确定各情绪类别核心词,并使用基于Word2vec工具进行训练,构建基于泛在网络的大学生情绪语料库,为大学生领域的情绪聚类研究提供支撑。 

【文章来源】：大学教育. 2020,(01)

【文章页数】：3 页

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于词向量扩展的学术资源语义检索技术[J]. 王仁武,陈川宝,孟现茹.  图书情报工作. 2018(19)
[2]基于句法依赖规则和词性特征的情感词识别研究[J]. 邓淑卿,李玩伟,徐健.  情报理论与实践. 2018(05)
[3]基于加权word2vec的微博情感分析[J]. 李锐,张谦,刘嘉勇.  通信技术. 2017(03)
[4]基于Word2Vec的情感词典自动构建与优化[J]. 杨小平,张中夏,王良,张永俊,马奇凤,吴佳楠,张悦.  计算机科学. 2017(01)
[5]基于Word2vec的微博短文本分类研究[J]. 张谦,高章敏,刘嘉勇.  信息网络安全. 2017(01)
[6]大数据背景下的学生情感词典构建方法[J]. 孙波,陈玖冰,刘永娜.  北京师范大学学报(自然科学版). 2015(04)
[7]基于语义分析的中文微博情感分类方法[J]. 杨佳能,阳爱民,周咏梅.  山东大学学报(理学版). 2014(11)
[8]中文文本情感词典构建方法[J]. 阳爱民,林江豪,周咏梅.  计算机科学与探索. 2013(11)
[9]中文基础情感词词典构建方法研究[J]. 柳位平,朱艳辉,栗春亮,向华政,文志强.  计算机应用. 2009(10)

博士论文
[1]面向论坛文本的大学生情绪识别研究[D]. 刘林.华中师范大学 2016

硕士论文
[1]基于深度学习的情感词向量及文本情感分析的研究[D]. 张志华.华东师范大学 2016



本文编号：3027062