典型文献
考虑反讽语义识别的协同双向编码舆情评论情感分析研究
文献摘要：
[研究目的]舆情评论情感分析是帮助相关部门及时掌握网民诉求、合理疏导舆情的重要抓手.为解决传统文本分析模型无法准确判别掺杂反讽语义文本的情感极性问题,设计了一种协同双向编码表征模型.[研究方法]将两个普通双向编码表征模型协同组合,分别进行反讽语义/非反讽语义、正面情感/负面情感的语义理解能力训练.然后将获取的反讽识别向量与情感识别向量通过一个额外的全连接层进行合并,构建协同双向编码表征模型.在反讽识别向量的指导下,此模型会根据评论文本的不同性质,在输出层进行不同的对应处理.[研究结论]以"望江女子溺水案"为例进行实验,结果表明:与普通双向编码表征、Text-CNN和Text-LSTM模型相比,协同双向编码表征模型的P、R、A、F1等指标均有明显提高.且在此基础上进行的LDA主题挖掘,可实现舆情评论情感极性的主题可视化,为相关部门进行舆情管控提供更加精准的决策支持.
文献关键词：
舆情;反讽识别;协同双向编码表征;情感分析
中图分类号：
作者姓名：
潘宏鹏;汪东;刘忠轶;李轲
作者机构：
中国人民公安大学公安管理学院 北京 100076;中国人民解放军火箭军士官学校作战保障系 潍坊 262500
文献出处：
引用格式：
[1]潘宏鹏;汪东;刘忠轶;李轲-.考虑反讽语义识别的协同双向编码舆情评论情感分析研究)[J].情报杂志,2022(05):99-105,111
A类：
讽语,协同双向编码表征,反讽识别
B类：
语义识别,舆情,情感分析,研究目的,网民,民诉,疏导,语义文本,情感极性,表征模型,负面情感,语义理解,理解能力,能力训练,情感识别,全连接层,层进,行合并,评论文本,出层,望江,女子,溺水,Text,LDA,主题挖掘,决策支持
AB值：
0.242574
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