评论簇在网络舆论中的情感倾向代表性研究
外文标题：Gauging Public Opinion with Comment-Clusters
文献类型：期刊
作者：杨小平[1]
机构：[1][杨小平]中国人民大学.信息学院
[2][马奇凤]中国人民大学.信息学院
[3][余力]中国人民大学.信息学院
[4][莫雨婷]中国人民大学.信息学院
[5][吴佳楠]中国人民大学.信息学院
[6][张悦]中国人民大学.信息学院
年：2016
期刊名称：现代图书情报技术
卷：7
期：7
页码范围：51-58
增刊：正刊
收录情况：CSSCI(11G0302016070007)
所属部门：信息学院
语言：中文
基金：北京市教育委员会科技计划面上项目(KM201511232016)/国家自然科学基金项目(71271209)
关键词：语义网络;知识图谱;核心人物;网络舆情;评论簇;情感倾向计算
摘要：【目的】验证评论簇在网络舆论中具有情感倾向代表性作用。【方法】提出基于社会网络分析的评论簇对象情感倾向性分析模型。针对网络新闻事件,以新闻的用户评论(评论总集)为语料数据,对语料数据进行结构化处理和分析,借助评论主体的形式化关系,建立具有网络节点和拓扑连接关系的知识图谱,寻找最优评论簇。以评论簇的评论主体及其对应的评论对象为主,对评论簇内的核心人物及其评论进行语义分析,计算得到评论簇情感倾向,并与对应新闻的评论总集情感倾向作对比。【结果】实验结果表明,评论簇和评论总集中的情感强度趋于一致,新闻的评论簇对新闻具有较好的情感倾向代表性,并能将网络舆情对象情感挖掘算法的性能提高58%。【局限】由于本...
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