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    基于微博文本情感與博主剖像的用戶行為分析研究
    來源: | 作者:牧星科技成果轉化 | 發布時間: 2020-03-23 | 783 次瀏覽 | 分享到:
    基于微博文本情感與博主剖像的用戶行為分析研究

    題編號

    F2017208012

    課題名稱

    基于微博文本情感與博主剖像的用戶行為分析研究

    起止時間

    2017.1-2019.12

    下達單位

    河北省自然科學基金委員會

    是否驗收

    驗收證書編號

     

    課題主要簡介:
        
    行為分析是自然語言處理與認知分析的重要研究內容,它衍生于主觀思維,亦受外界客觀事件影響,繁殖于以自然語言為載體的信息表達與傳播過程,是自然語言處理、認知分析、文本挖掘與心理學交叉研究領域的重要研究課題。面向社會網絡文本情感分析并結合用戶個性化特征的行為分析研究,對于探究自然語言背后隱藏著的可能的行為,具有重要的學術與應用價值。目前,針對微博文本情感分析、博主行為分析方法研究的關鍵技術還不成熟。本項目以微博文本為研究對象,以博主個性化建模及其剖像分析、情緒識別與誘因事件提取、文本情感計算為基礎,對微博用戶可能的行為進行分析。研究在博文中隱含的情緒并分析其誘因事件,完成針對博文的情感計算,并通過分析博主個性化剖像,完成對用戶行為的分析和判斷。提出的方法對短文本情感及行為分析具有重要的科學研究價值,并可為基于社會網絡的輿情分析、精準營銷等提供新思路。

    課題主要成果:
      
    (1)Kai Gao, Hua Xu, Chengliang Gao, Xiaomin  Sun, Junhui Deng, Xiaoming Zhang. Two-Stage Attention Network for Aspect-Level  Sentiment Classification[C], Proceeding of the 25th International Conference  on Neural Information Processing(ICONIP), Springer, LNCS(ISSN: 03029743),  Vol. 11304, pp. 316-325, Siem Reap, Cambodia, 2018. EI Compendex index.

      (2)Kai Gao, Shu Su, Dan-Yang Li,  Shan-Shan Zhang and Jiu-Shuo Wang. A Sentiment Analysis Approach based on  Exploiting Chinese Linguistic Features and Classification[J], Int. J.  Modelling, Identification and Control, 2018, vol. 29, No. 3, pp. 226-232. EI  Compendex index.2018
      (3)Kai Gao, Hua Xu, Cheng  Liang Gao, et al. Attention-Based BiLSTM Network with Lexical Feature for  Emotion Classification[C], Proceedings of IJCNN 2018, Rio de Janeiro, Brazil.  EI Compendex index.

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