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文檔簡介
1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展與Web2.0時代的到來,在線新聞作為主要的網(wǎng)絡(luò)信息載體,已經(jīng)成為人們獲取新聞資訊的主要渠道。其內(nèi)容與形式也不斷創(chuàng)新,允許用戶通過情緒投票直接抒發(fā)自己對新聞事件的情緒。了解用戶對新聞事件的態(tài)度和情緒變化,可以輔助在線新聞服務(wù)商理解用戶偏好,同時有助于實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)輿情分析和監(jiān)控。因此,如何準(zhǔn)確地對用戶的情緒進(jìn)行預(yù)測,具有重要的理論意義和應(yīng)用價值。
本文分析并總結(jié)了讀者情緒預(yù)測在國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀,結(jié)合目前機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)
2、域高度關(guān)注的LDA主題模型及多標(biāo)簽分類技術(shù),對新聞文本引發(fā)的讀者情緒自動判別和預(yù)測進(jìn)行了深入研究,主要工作包括:
第一,首次提出將讀者情緒預(yù)測作為多標(biāo)簽分類問題。由于現(xiàn)有讀者情緒預(yù)測方法大多將讀者情緒預(yù)測作為單標(biāo)簽分類任務(wù),這與人類直覺及對讀者情緒進(jìn)行大規(guī)模統(tǒng)計(jì)結(jié)果不符。本文在對讀者情緒投票數(shù)據(jù)進(jìn)行詳細(xì)統(tǒng)計(jì)分析的基礎(chǔ)上,驗(yàn)證了使用多標(biāo)簽分類方法解決讀者情緒預(yù)測問題的正確性。
第二,提出一種讀者情緒自動標(biāo)注方法。本文設(shè)
3、計(jì)了一種讀者情緒多標(biāo)簽標(biāo)注算法,該算法創(chuàng)新性地利用讀者情緒投票數(shù)據(jù),采用基于閾值的方法,實(shí)現(xiàn)了讀者情緒的自動標(biāo)注。避免了傳統(tǒng)手工標(biāo)注方法工作量大、標(biāo)注結(jié)果不準(zhǔn)確等問題。
第三,提出一種多標(biāo)簽監(jiān)督的情緒-主題模型。在深入分析LDA主題模型的基礎(chǔ)上,增加一層隱含的讀者情緒,并利用讀者情緒反饋信息對模型進(jìn)行監(jiān)督。與傳統(tǒng)模型相比,該模型能夠更加有效地利用文本語義信息,取得了更加準(zhǔn)確的情緒預(yù)測結(jié)果。
本文在真實(shí)的新浪社會新聞數(shù)
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