資料介紹
針對現有模型無法進行微博主題情感演化分析的問題,提出一種基于主題情感混合模型( TSCM)和情感周期性理論的主題情感演化模型——動態主題情感混合模型( DTSCM)。DTSCM通過捕獲不同時間片中微博消息集的主題和情感,追蹤不同時間片內主題與情感的變化趨勢,獲得主題情感演化圖,從而實現主題和情感的演化分析。真實微博數據集上的實驗結果表明,與當前優秀代表算法JST( Joint Sentiment/Topic)、S-LDA( Sentiment-Latent Dirichlet Allocation)和DPLDA(Dependency Phrases-Latent Dirichlet Allocation)相比,該方法的情感分類準確率分別提高了3. 01%、4.33%和8.75%,并且可以獲得主題情感演化圖。這表明該方法具有更高的情感分類準確率并且可以進行微博主題情感演化分析,為輿情分析等應用提供了較好的幫助。
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