【摘 要】
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网络负面新闻识别在网络舆情监测中具有重要的研究意义.针对当前海量数据下负面新闻难以检测的问题,提出了一种基于情感计算与层次化多头注意力机制相结合的负面新闻识别方法
【机 构】
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北京信息科技大学智能信息处理研究所,北京大学计算语言学研究所,国家经济安全预警工程北京实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61772081),科技创新服务能力建设-科研基地建设-北京实验室-国家经济安全预警工程北京实验室项目(No.PXM2018_014224_000010),促进高校内涵发展——研究生科技创新项目(No.5121911044)
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网络负面新闻识别在网络舆情监测中具有重要的研究意义.针对当前海量数据下负面新闻难以检测的问题,提出了一种基于情感计算与层次化多头注意力机制相结合的负面新闻识别方法.首先,从新闻文本中采用TF-IDF(Term Frequeney-Inverse Document Frquency)和语义相似度算法构建负面新闻情感词库;其次,采用情感倾向计算方法计算负面新闻情感词的情感倾向度;最后,将词语和词语的情感倾向度进行向量化表示,并采用层次化多头注意力机制进行正负面新闻的判定.情感计算和多头注意力机制的引入,对于捕
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