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基于文本挖掘的弹幕情绪分析研究
文献摘要：
随着大数据和新媒体时代的到来,短视频+短评论的风潮愈发流行.相比于普通的视频评论,弹幕具有更强烈的情感倾向,蕴含着丰富的情绪价值.本文意在研究弹幕的情绪分类,依据大连理工大学情感词汇本体库,对爬取的B站弹幕进行人工数据标注,采用Bert预训练语言模型与循环卷积神经网络BiLSTM_CNN,充分提取弹幕文本信息和句子语义特征,最终通过softmax函数得出弹幕文本的情绪分类,分类精度达到84.6％,相比传统模型准确率得到显著提升.
文献关键词：
弹幕;情绪分析;文本分类;预训练语言模型;卷积神经网络
中图分类号：
作者姓名：
江涛;黄昌昊;孙斌
作者机构：
西北民族大学 中国民族语言文学信息技术教育部重点实验室,兰州730030
文献出处：
引用格式：
[1]江涛;黄昌昊;孙斌-.基于文本挖掘的弹幕情绪分析研究)[J].智能计算机与应用,2022(08):60-64,69
A类：
B类：
文本挖掘,情绪分析,新媒体时代,短评,风潮,视频评论,情感倾向,情绪价值,文意,情绪分类,大连理工大学,情感词汇,本体库,爬取,数据标注,Bert,预训练语言模型,循环卷积神经网络,BiLSTM,分提,弹幕文本,文本信息,句子,语义特征,softmax,分类精度,传统模型,模型准确率,文本分类
AB值：
0.417663
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