基于OTSRM模型的话题情感演化分析

舆情话题检测与情感演化分析在舆情监控中起着非常重要的作用,但当前方法存在着情感话题含义不明确、情感态势评估不精确等问题。在OLDA (Online Latent Dirichlet Allocation)模型的基础上引入情感强度,并提出一种情感迭代思想,构建在线话题情感识别模型OTSRM(Online Topic and Sentiment Recognition Mode)。该模型通过增加基于β先验的情感遗传度,建立情感演化通道,获取特征词、情感词2个分布矩阵,最后使用相对熵方法计算话题焦点在相邻时间片段上的最大情感值,从而高效地识别不同文本的话题情感。在5个网络事件数据集上对OTSRM模型进行有效性验证,并与主流模型进行了对比,实验表明OTSRM模型在舆情话题识别与话题情感演化分析方面实现了良好效果。