典型文献
一种基于自动标注语料的热点事件情感分析方法及应用
文献摘要：
[目的/意义]随着自媒体的快速兴起,境内外社交媒体平台成为了各类新闻事件快速传播的重要渠道,也是广大网友表达观点、获取信息的重要平台.相应地,通过对社交平台上网友在热点事件中发表的言论进行情感倾向分析挖掘也成了热点研究问题,有效的情感分析能快速获取事件走势、公众观点等重要信息.[方法/过程]本文主要以境外社交平台上热点事件下的言论作为数据源,设计了针对非正式、非结构化、表情符号偏多的网络文本预处理分析方法,并基于PMI+SKEP模型对文本进行情感倾向分析,最后对情感分析结果进行应用研究.[结果/结论]本文的方法解决了实际应用中的业务数据缺少标注数据,需要大量人工标注的难点,模型准确率比ERNIE模型提高了 3.17％.另外通过对用户言论进行情感倾向预测,获取到事件随时间变化趋势,以及事件发酵过程中负向言论传播的重要用户等,并将结果应用到实战系统中.
文献关键词：
社交媒体;PMI;SKEP;情感分析;应用
中图分类号：
作者姓名：
易寒冰;刘倩
作者机构：
公安部第一研究所,北京100048
文献出处：
引用格式：
[1]易寒冰;刘倩-.一种基于自动标注语料的热点事件情感分析方法及应用)[J].数据与计算发展前沿,2022(05):129-137
A类：
PMI+SKEP,言论传播
B类：
自动标注,语料,热点事件,情感分析,方法及应用,自媒体,境内外,社交媒体平台,新闻事件,大网,网友,达观,获取信息,社交平台,上网,情感倾向,热点研究,研究问题,走势,重要信息,境外,数据源,非正式,非结构化,表情符号,网络文本,文本预处理,处理分析,业务数据,模型准确率,ERNIE,取到,时间变化趋势,发酵过程,重要用户,户等,结果应用,实战
AB值：
0.427146
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