【摘 要】
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上世纪八九十年代以来,网络小说迅速发展,但是,其质量也参差不齐。影视行业从业者们盲目收购小说IP版权,却忽略了作品的质量,只追求IP的流量和热度,导致改编效果极差,进而导致IP泡沫化,既影响了影视公司的口碑,又损害了上游小说的风评。因此,识别小说IP是否具有改编价值至关重要。本文以读者的视角,利用机器学习算法,从小说评论中挖掘小说的价值信息以及读者关注的热门话题,以此评估小说IP价值。由于不同情感
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上世纪八九十年代以来,网络小说迅速发展,但是,其质量也参差不齐。影视行业从业者们盲目收购小说IP版权,却忽略了作品的质量,只追求IP的流量和热度,导致改编效果极差,进而导致IP泡沫化,既影响了影视公司的口碑,又损害了上游小说的风评。因此,识别小说IP是否具有改编价值至关重要。本文以读者的视角,利用机器学习算法,从小说评论中挖掘小说的价值信息以及读者关注的热门话题,以此评估小说IP价值。由于不同情感倾向下的评论话题浓度不同,需要分别对不同情感倾向的小说评论文本进行话题检测,对比不同情感倾向下话题浓度的差异性,定位读者关注的焦点。在情感倾向分析中,由于评论文本自带的评分缺乏准确性,本文提出综合利用How Net情感词典和BERT微调模型的方法自动修正情感标签,该方法在测试集上取得了84%的准确率。话题检测中,将Word2Vec词向量和潜在狄利克雷分配模型（LDA）的文本-主题矩阵进行矢量拼接,保留了LDA的主题特征以及Word2Vec的上下文信息,然后将其作为SKM算法的输入进行聚类。对比各组实验后证明该方法相对于单一的Word2Vec词向量法和单一的LDA主题模型在聚类性能上更好。最后,本文爬取了豆瓣读书网上83本小说的用户评论文本数据,利用上述方法进行实证研究,根据小说IP的衍生价值将小说划分为优质小说和一般小说,分别进行不同情感极性下的话题检测,发现衍生价值高的IP正向情感评论中,故事、情节方面的话题浓度最高,占了67%。因此,影视行业从业者们在小说IP版权选购时,要关注小说IP是否讲了一个好故事;在影视改编时讲好这个故事。
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