【摘 要】
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【目的】构建面向弹幕文本的情感曲线聚类模型，为视频传播效果预测提供新的决策方式。【方法】提出词向量扩充领域情感词典，优化情感分类器性能；采用综合权重等手段使情感时序平稳平滑；提出SBD度量K-shape聚类模型，分析情感时序模式、特征及传播效果。【结果】优化情感词典模型在多分类指标（主客观、极性分类）上F1值分别达到0.89和0.79，主客观分类器性能提升123%。对比多种时序度量聚类算法组合，S
【基金项目】
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北京市社会科学基金规划项目（项目编号：21GLB027）的研究成果之一～～；
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【目的】构建面向弹幕文本的情感曲线聚类模型，为视频传播效果预测提供新的决策方式。【方法】提出词向量扩充领域情感词典，优化情感分类器性能；采用综合权重等手段使情感时序平稳平滑；提出SBD度量K-shape聚类模型，分析情感时序模式、特征及传播效果。【结果】优化情感词典模型在多分类指标（主客观、极性分类）上F1值分别达到0.89和0.79，主客观分类器性能提升123%。对比多种时序度量聚类算法组合，SBD度量K-shape聚类模型在戴维森堡丁指数和轮廓系数指标上均性能更优。【局限】情感词典算法未完全考虑网络流行语或不含中心形容词的句子情形，情感时序聚类结果描述、解释程度需要进一步加深。【结论】基于领域情感词典-SBD-Kshape算法可以削弱弹幕文本非规整噪声及时序相位偏移的影响，聚类结果可作为识别传播效果差异的依据。
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