【摘 要】
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针对微博等自媒体平台中,突发事件存在的突发性、多爆发点,给突发事件检测带来困难,提出一种整合用户情感过滤的突发事件检测方法。该方法首先将话题映射为层次模型,以时序驱
【机 构】
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山东师范大学信息科学与工程学院,山东财经大学图书馆,菏泽学院计算机与信息工程系,山东理工大学理学院
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针对微博等自媒体平台中,突发事件存在的突发性、多爆发点,给突发事件检测带来困难,提出一种整合用户情感过滤的突发事件检测方法。该方法首先将话题映射为层次模型,以时序驱动的方式动态调整模型特征,探测信息新话题。以此为基础分析用户对该话题所持有的情感态度,依据用户的情感态度将话题划分为正面和负面情感倾向两类,并将饱含负面情感倾向的话题视为突发话题。实验证明,无论是准确率还是查全率所提方法均比baseline提高约10%以上。
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