【摘 要】
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舆情话题检测与情感演化分析在舆情监控中起着非常重要的作用,但当前方法存在着情感话题含义不明确、情感态势评估不精确等问题。在OLDA (Online Latent Dirichlet Allocatio
【机 构】
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蚌埠医学院卫生管理系,安徽农业大学信息与计算机学院
【基金项目】
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安徽省高校人文社会科学重点项目“大数据背景下医疗纠纷事件的语义识别及其对网络舆情预警影响的研究”(SK2018A1064);安徽省高校自然科学重点项目“基于机器学习的医疗卫生网络社团识别方法研究”(KJ2018A1007)
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舆情话题检测与情感演化分析在舆情监控中起着非常重要的作用,但当前方法存在着情感话题含义不明确、情感态势评估不精确等问题。在OLDA (Online Latent Dirichlet Allocation)模型的基础上引入情感强度,并提出一种情感迭代思想,构建在线话题情感识别模型OTSRM(Online Topic and Sentiment Recognition Mode)。该模型通过增加基于β先验的情感遗传度,建立情感演化通道,获取特征词、情感词2个分布矩阵,最后使用相对熵方法计算话题焦点在相邻时间片
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