【摘 要】
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[目的/意义]为了提高网络舆情的情感分析效果,提出一种融入表情特征的多特征融合情感分析方法。[方法/过程]预处理后融合词典特征、表情特征、向量特征3个方面,利用支持向量
【机 构】
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吉林大学公共卫生学院,吉林大学第一医院
【基金项目】
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国家社会科学基金重大项目“大数据驱动的社交网络舆情主题图谱构建及调控策略研究”(编号:18ZDA310)
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[目的/意义]为了提高网络舆情的情感分析效果,提出一种融入表情特征的多特征融合情感分析方法。[方法/过程]预处理后融合词典特征、表情特征、向量特征3个方面,利用支持向量机对某突发公共卫生事件的新浪微博数据进行情感倾向性研究,对比了不同特征构建方式的情感分析效果。[结果/结论]表情特征对网络舆情的情感分析效果影响显著,将表情特征单独作为情感分析的特征种类之一,并将其融入词典特征和向量特征,可以显著提高网络舆情的情感分析效果。
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