基于TSCM模型的网络短文本情感挖掘

被引：13

作者：

黄发良 ^{[1
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李超雄 ^{[1
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元昌安 ^{[2
]}

汪焱 ^{[1
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姚志强 ^{[1
]}

机构：

[1] 福建师范大学软件学院

[2] 广西师范学院计信学院

来源：

电子学报 | 2016年 / 44卷 / 08期

关键词：

情感分析; 主题情感混合模型; LDA;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.1 [文字信息处理];

学科分类号：

081203 ; 0835 ;

摘要：

针对网络短文本情感挖掘问题,提出一种新的基于LDA和互联网短评行为理论的主题情感混合模型TSCM,TSCM模型中的整篇评论中每个句子的主题分布是不同的,TSCM产生词的流程是先确定词的情感极性,再确定词的主题,TSCM考虑了词与词之间的联系.真实数据集Movie与Amazon上的大量实验表明,与代表性算法JST、SLDA、D-PLDA和SAS相比较,TSCM模型能对用户真实情感与讨论主题进行更加有效的分析建模.

引用

页码：1887 / 1891

页数：5