文献类型：期刊文章

作　　者：黄发良[1,2,3] 冯时[1,4] 王大玲[1,4] 于戈[1,4]

机构地区：[1]东北大学计算机科学与工程学院,沈阳110819 [2]福建师范大学软件学院,福州350108 [3]福建省公共服务大数据挖掘与应用工程技术研究中心,福州350108 [4]医学影像计算教育部重点实验室(东北大学),沈阳110819

出　　处：《计算机学报》

基　　金：国家自然科学基金(61370074)资助~~

年　　份：2017

卷　　号：40

期　　号：4

起止页码：872-888

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2017_2018、EI(收录号：20172703889289)、IC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：微博情感分析是社会媒体挖掘中的重要任务之一,在恐怖组织识别、个性化推荐、舆情分析等方面具有重要的理论和应用价值.但与传统文本数据不同,微博消息短小而凌乱,包含着大量诸如微博表情符号之类的特有信息,同时微博情感是与其讨论主题是密切相关的.多数现有的微博情感分析方法都没有将微博主题与微博情感进行协同分析,或者在微博主题情感分析过程中没有考虑将用户关系、用户性格情绪等特征数据,从而导致微博情感分析与主题检测的效果难尽人意.为此,提出了一个基于多特征融合的微博主题情感挖掘模型TSMMF(Topic Sentiment Model based on Multi-feature Fusion),该模型将情感表情符号与微博用户性格情绪特征纳入到图模型LDA中实现微博主题与情感的同步推导.实验结果表明,与当前用于短文本情感主题挖掘的最优模型(JST,SLDA与DPLDA)相比较,TSMMF具有更优的微博主题情感检测性能.

关 键 词：情感分析 主题检测 LDA 微博短文本  社会媒体处理  自然语言处理  

分 类 号：TP301]