【摘 要】
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针对群体情绪演进分析中话题内容挖掘及其对应群体情绪分析两个层面的难题,提出了一种基于概率潜在语义分析(PLSA)模型的群体情绪演进分析方法。该方法首先利用PLSA模型抽取
【机 构】
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广东外语外贸大学思科信息学院,广东外语外贸大学语言工程与计算实验室
【基金项目】
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国家社会科学基金资助项目(12BYY045);教育部新世纪优秀人才支持计划项目(NCET-12-0939);教育部人文社会科学研究项目(14YJA740011);广东省教育厅科技创新项目(2013KJCX0067);2015年广州市哲学社会科学“十二五”规划课题资助项目(15Q16);广东外语外贸大学校级项目(14Q3);广东外语外贸大学研究生科研创新项目(14GWCXXM-36)
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针对群体情绪演进分析中话题内容挖掘及其对应群体情绪分析两个层面的难题,提出了一种基于概率潜在语义分析(PLSA)模型的群体情绪演进分析方法。该方法首先利用PLSA模型抽取时间序列上的子话题,挖掘话题内容随时间的演进规律;再利用句法关系和情感本体库,抽取与话题内容相匹配群体情绪单元,计算情绪单元的强度,形成情绪特征向量;最后,对各子话题下的情绪强度进行求和,细粒度分析子话题和事件的整体群体情绪,深入挖掘群体情绪演进规律,并将群体情绪量化和可视化。在话题情绪单元抽取过程中,引入了句法规则和情感本体库,更细粒度地抽取情绪单元,并提高了话题内容与情绪单元匹配的准确性。实验结果表明,该模型能够实现话题内容及其群体情绪按时序特征的演进分析,验证了所提方法的有效性。
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