CN111339247B - 一种微博子话题用户评论情感倾向性分析方法 - Google Patents

一种微博子话题用户评论情感倾向性分析方法 Download PDF

Info

Publication number
CN111339247B
CN111339247B CN202010087325.3A CN202010087325A CN111339247B CN 111339247 B CN111339247 B CN 111339247B CN 202010087325 A CN202010087325 A CN 202010087325A CN 111339247 B CN111339247 B CN 111339247B
Authority
CN
China
Prior art keywords
sub
topic
topics
clustering
cluster
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202010087325.3A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111339247A (zh
Inventor
朱广丽
李晓庆
张标
徐新燕
张梦瑶
张顺香
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Anhui University of Science and Technology
Original Assignee
Anhui University of Science and Technology
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Anhui University of Science and Technology filed Critical Anhui University of Science and Technology
Priority to CN202010087325.3A priority Critical patent/CN111339247B/zh
Publication of CN111339247A publication Critical patent/CN111339247A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111339247B publication Critical patent/CN111339247B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • G06F16/35—Clustering; Classification
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • G06F16/33—Querying
    • G06F16/3331—Query processing
    • G06F16/334—Query execution
    • G06F16/3344—Query execution using natural language analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/23—Clustering techniques
    • G06F18/232—Non-hierarchical techniques
    • G06F18/2321—Non-hierarchical techniques using statistics or function optimisation, e.g. modelling of probability density functions
    • G06F18/23213—Non-hierarchical techniques using statistics or function optimisation, e.g. modelling of probability density functions with fixed number of clusters, e.g. K-means clustering

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Abstract

本发明公开了一种微博子话题用户评论情感倾向性分析方法，涉及数据挖掘技术领域，包括：通过网络爬虫获取微博热点时事下的评论文本，再对获取到的数据进行预处理，采用隐含狄利克雷(LDA)模型对文本数据集进行聚类得到子话题候选集，对相似子话题进行融合并输出子话题集及每个文本对应子话题。然后对得到的子话题进行k‑means聚类，对聚类结果进行有效性评价，最后对得到的结果进行人工标注。本发明解决了现有对微博热点话题进行有效的子话题划分及用户评论情感倾向性分析的问题。通过本发明可以得到在一个微博热点事件下用户讨论的子话题，以及每个子话题下用户的评论情感倾向性类别。

Description

一种微博子话题用户评论情感倾向性分析方法
技术领域
本发明涉及微博文本聚类领域，尤其涉及一种微博子话题用户评论情感倾向性分析方法。
背景技术
随着互联网和微博的快速发展，微博已经成了人们了解新闻时事的一个重要窗口，人们越来越乐意在微博上对热点话题进行评论和探讨。然而对于某个新闻时事，不同的用户可能有着不同的侧重点，而这些不同的侧重点就是用户讨论或评价该热点时事的子话题。子话题的分类可以以人工的方式来完成，但是现如今互联网的规模十分庞大，每天在不同领域不同地区发生的热点时事数量过于庞大，人工分类的方法已经不能胜任如此繁重的工作。此时，就需要一个能根据某热点时事下的微博评论来对该话题自动进行子话题划分并且判断该子话题下用户情感倾向性类别的方法。
目前，人们对文本主题划分的方法主要是使用隐含狄利克雷分布模型(LDA模型)。隐含狄利克雷模型包含词、主题和文本这三层结构，假设文本到主题和主题到词服从多项式分布，文本的每个词都是通过“以一定概率选择了某个主题，并从这个主题中以一定概率选择某个词语”这样一个过程得到的。可以利用LDA模型计算每个词对应到每个主题的概率来对主题进行划分，并得到每个主题的一些关键词。但是由于每个热点事件用户讨论的子话题数目不一，需要一种方法来确定最终得到的子话题数目。本文先通过LDA模型得到子话题候选集，再计算集合中子话题之间的相似度来判断是否要对子话题进行融合，多次迭代使用LDA模型并进行子话题融合，最终得到差异性足够大的子话题集以及每个文本对应的子话题。
对于得到的子话题集，还需对每个子话题下的用户评论情感倾向性类别进行分析。目前人们对于情感倾向性类别进行分析常用的方法是基于原型的k-means算法。但是，一般的k-means算法需要设置初始聚类个数k，而k值选取的不同会导致结果的差异较大，所以需要一个能衡量k-means聚类结果好坏的方法。本文通过比较基于簇内相似度的簇间方差来评价聚类结果，最终得到用户评论情感倾向性类别，并具有较好的效果。
发明内容
为了解决上述问题，本发明的目的在于提供一种微博子话题用户评论情感倾向性分析方法。
为了达到上述目的，本发明提供的一种微博子话题用户评论情感倾向性分析方法是按以下步骤进行的：
步骤1：数据获取。获取短文本集合D＝{D1,D2,...,Dn},Di表示第i个文本，1≤i≤n,n为集合D中的短文本总数；
步骤2：对获取的评论进行预处理；
步骤3：采用LDA模型对微博数据集进行聚类，其基本步骤如下：
步骤3.1：D中每个文档d看作一个单词序列＜w1,w2,...,wn＞，wi表示第i个单词，设d有n个单词。D中涉及的所有不同单词组成一个词库。先随机地给θd和φt赋值(对所有的d和t)。然后不断重复下列3.2与3.3的迭代步骤，最终收敛到的结果就是LDA的输出；
步骤3.2：对每个D中的文档d，对应到不同子话题的概率θd＜pt1,pt2,...,ptk＞，其中，pti表示d对应T中第i个子话题的概率
Figure BDA0002382519330000021
其中nti表示d中对应第i个子话题的词的数目，n是d中所有词的总数；
步骤3.3：对每个T中的子话题ti，生成不同单词的概率φt＜pw1,pw2,...,pwm＞，其中，pwi表示t生成词库中第i个单词的概率
Figure BDA0002382519330000022
其中nwi表示对应到子话题ti的词库中第i个单词的数目，n表示所有对应到子话题ti的单词总数。然后根据这些概率值结果为每个文档中的第i个单词wi选择一个令pj(wi|ds)最大的tj；
步骤4：选取m个词作为关键词。两两子话题之间比较相同的关键词，关键词的个数为k个。采用公式
Figure BDA0002382519330000023
计算两两子话题之间的相似度，当相似度大于阈值时，将这两个子话题融合，这里采用将子话题数减一再重新进行上述步骤迭代的方法，直到没有子话题的相似度大于阈值；
步骤5：根据最后一轮迭代得到的每个子话题的关键词，由人工根据给出该子话题的描述。输出n个子话题及其每个文本对应的子话题；
步骤6：对得到的子话题集及其对应的文本采用k-means聚类方法，其具体过程如下：
步骤6.1：输入数据集S＝{S1，S2…Sn}，Si表示第i个文本数据，1≤i≤n，n为集合S中的数据总数；
步骤6.2：选取初始聚类中心。随机选取一点作为第一个聚类中心点Z1，选取与其余弦相似度最低的一点作为第二个聚类中心点Z2，若有3个聚类中心，选取与第一个中心点及第二个中心点余弦相似度之和最小的点，以此类推。其中，余弦相似度的公式为：
Figure BDA0002382519330000024
步骤6.3：分别计算其余样本点与聚类中心的余弦相似度；
步骤6.4：比较余弦相似度大小，将样本点分到与其相似度最大的聚类中心点所在簇；
步骤6.5：更新聚类中心，每分配一个样本点，更新一次聚类中心；
步骤6.6：重复步骤3.3-3.5，直至聚类中心不再发生变化；
步骤6.7：更新初始聚类数，重复步骤6.2-6.6直到k达到某阈值，这里的阈值需要根据不同的场景设置；
步骤6.8：重复步骤6.1-6.7:，对每一个子话题进行k-means聚类；
步骤7:对聚类结果进行有效性评价；
步骤7.1：常用聚类结果评价有DBI(所有簇的簇中各点到簇中心距离的平均距离之和除以各簇中心点之间的距离之和)、CH(计算类间分离度和类内紧密度的比值)等；
步骤7:2：在上述聚类有效性评价标准下，不同k值得到的聚类结果评价相似，难以判断哪种k值聚类结果更为优异时，引入一个新的聚类结果评价标准：基于簇内相似度的簇间方差ICS-VAR；首先要计算出每个簇的簇内相似度ICS，这里用一个簇内每个样本点与其所在簇的聚类中心的余弦相似度的平均值作为簇内相似度，其公式为：
Figure BDA0002382519330000031
步骤7.3：一种k值聚类下，产生的k个簇，计算其簇内相似度的平均值
Figure BDA0002382519330000032
步骤7.4:引入簇内相似度的簇间方差ICS-VAR，其公式为：
Figure BDA0002382519330000033
步骤7.5：比较不同k值下得到的聚类结果方差，选取方差较小的聚类结果作为最终输出结果；
步骤8：输出聚类结果，对所得结果进行人工标注。
本发明所具有的优点和积极效果是：本发明的微博子话题用户评论情感倾向性分析方法能够以改进的LDA模型来对文本进行聚类而无需设置聚类个数，得到子话题集与每个文本对应的子话题，再评价集合中子话题之间的相似度，并将相似的话题进行融合，最终得到子话题集以及每个文本对应的子话题，并且能有较好的效果。然后对于每个子话题，通过k-means算法进行文本聚类，对不同k值下产生的聚类结果进行有效性评价，最终得到每个子话题下的用户倾向性类别集合，并具有较好的效果。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的技术方案，对本发明所需要使用的附图作简单的介绍。
图1为本发明提供的一种微博子话题用户评论情感倾向性分析方法流程图；
图2为本发明提供的一种对微博热点事件进行子话题划分的结构框图
图3为本发明提供的一种进行聚类有效性评价的结构框图。
图4为进行k-means聚类的结构框图
具体实施方式
下面对本发明做进一步说明：
本发明的目的在于提供一种微博子话题用户评论情感倾向性分析方法。这是一种在现有聚类评价标准的基础上，通过提供新的聚类评价标准，来达到更好划分效果的方法。
结合图1、2、3、4，本发明一种微博子话题用户评论情感倾向性分析方法是按以下步骤进行的：
步骤1：数据获取。获取短文本集合D＝{D1,D2,...,Dn},Di表示第i个文本，1≤i≤n,n为集合D中的短文本总数；
步骤2：对获取的评论进行预处理，该预处理过程为：
步骤2.1：对获取得到的每个文本数据进行中文分词，获得文本数据集；
步骤2.2：对文本分词集进行词过滤处理，包括过滤低频词、过滤停用词、过滤标记信息、过滤同义词；
步骤2.3：对过滤后的词进行特征化得到文本特征向量集，包括计算词过滤处理后每个词的词频
Figure BDA0002382519330000041
逆文档频率
Figure BDA0002382519330000042
计算每个词的权重TF-IDF＝TF(t,d)*IDF(t)
步骤3：采用LDA模型对预处理后的微博数据集进行聚类，其基本步骤是如下：
步骤3.1：D中每个文档d看作一个单词序列＜w1,w2,...,wn＞，wi表示第i个单词，设d有n个单词。D中涉及的所有不同单词组成一个词库。先随机地给θd和φt赋值(对所有的d和t)。然后不断重复下列3.2与3.3的迭代步骤，最终收敛到的结果就是LDA的输出。
步骤3.2：对每个D中的文档d，对应到不同子话题的概率θd＜pt1,pt2,...,ptk＞，其中，pti表示d对应T中第i个子话题的概率
Figure BDA0002382519330000043
其中nti表示d中对应第i个子话题的词的数目，n是d中所有词的总数。
步骤3.3：对每个T中的子话题ti，生成不同单词的概率φt＜pw1,pw2,...,pwm＞，其中，pwi表示t生成词库中第i个单词的概率
Figure BDA0002382519330000044
其中nwi表示对应到子话题ti的词库中第i个单词的数目，n表示所有对应到子话题ti的单词总数。然后根据这些概率值结果为每个文档中的第i个单词wi选择一个令pj(wi|ds)最大的tj。
步骤4：选取m个词作为关键词。两两子话题之间比较相同的关键词，关键词的个数为k个。采用公式
Figure BDA0002382519330000045
计算两两子话题之间的相似度，当相似度大于阈值时，将这两个子话题融合。这里采用将子话题数减一再重新进行上述步骤迭代的方法，直到没有子话题的相似度大于阈值。
步骤5：根据最后一轮迭代得到的每个子话题的关键词，由人工根据给出该子话题的描述。输出n个子话题及其每个文本对应的子话题。
步骤6：对得到的每一个子话题集及每个子话题下对应的文本采用k-means聚类方法进行聚类，其具体过程如下：
步骤6.1：输入数据集S＝{S1，S2…Sn}，Si表示第i个文本数据，1≤i≤n，n为集合S中的数据总数；
步骤6.2：选取初始聚类中心。随机选取一点作为第一个聚类中心点Z1，选取与其余弦相似度最低的一点作为第二个聚类中心点Z2，若有3个聚类中心，选取与第一个中心点及第二个中心点余弦相似度之和最小的点，以此类推。其中，余弦相似度的公式为：
Figure BDA0002382519330000051
步骤6.3：分别计算其余样本点与聚类中心的余弦相似度；
步骤6.4：比较余弦相似度大小，将样本点分到与其相似度最大的聚类中心点所在簇；
步骤6.5：更新聚类中心。每分配一个样本点，更新一次聚类中心；
步骤6.6：重复步骤3.3-3.5，直至聚类中心不再发生变化；
步骤6.7：更新初始聚类数，重复步骤6.2-6.6直到k达到某阈值，这里的阈值在不同微博时事下取值不同，需要根据不同应用场景确定；
步骤6.8：重复步骤6.1-6.7，对每一个子话题进行k-means聚类；
步骤7:对聚类结果进行有效性评价。
步骤7.1：常用聚类结果评价有DBI(所有簇的簇中各点到簇中心距离的平均距离之和除以各簇中心点之间的距离之和)、CH(计算类间分离度和类内紧密度的比值)等；
步骤7:2：在上述聚类有效性评价标准下，不同k值得到的聚类结果评价相似，难以判断哪种k值聚类结果更为优异时，引入一个新的聚类结果评价标准：基于簇内相似度的簇间方差ICS-VAR；首先要计算出每个簇的簇内相似度ICS，这里用一个簇内每个样本点与其所在簇的聚类中心的余弦相似度的平均值作为簇内相似度，其公式为：
Figure BDA0002382519330000052
步骤7.3：一种k值聚类下，产生的k个簇，计算其簇内相似度的平均值
Figure BDA0002382519330000053
步骤7.4:引入簇内相似度的簇间方差ICS-VAR，其公式为：
Figure BDA0002382519330000054
步骤7.5：比较不同k值下得到的聚类结果方差，选取方差较小的聚类结果作为最终输出结果。
步骤8：输出聚类结果，对所得结果进行人工标注。
此外，以上实施方式仅用以说明本发明的具体实施方式而不是对其限制，本领域技术人员应当理解，还可以对其中部分技术特征进行同等替换，这些修改和替换亦属于本发明保护范围。

Claims (2)

1.一种微博子话题用户评论情感倾向性分析，其特征在于包括如下步骤：
步骤1:获取短文本集合D＝{D1，D2，...，Dn}；
步骤2：对获取的所述短文本集合中的短文本进行预处理；
步骤3：采用LDA模型对处理后的微博数据集进行聚类，得到子话题候选集，具体包括：
步骤3.1：D中每个文档d看作一个单词序列＜w1,w2,...,wn＞，wi表示第i个单词，设d有n个单词，D中涉及的所有不同单词组成一个词库；对所有的d和t先随机地给θd和φt赋值，然后不断重复下列3.2与3.3的迭代步骤，最终收敛到的结果就是LDA的输出；
步骤3.2：对每个D中的文档d，对应到不同子话题的概率θd＜pt1 ,pt2 ,...,ptk＞，其中，pti表示d对应T中第i个子话题的概率
Figure 292939DEST_PATH_IMAGE001
，其中nti表示d中对应第i个子话题的词的数目，n是d中所有词的总数；
步骤3.3：对每个T中的子话题ti，生成不同单词的概率φt＜pw1,pw2,...,pwm＞，其中，pwi表示t生成词库中第i个单词的概率
Figure 1
其中nwi表示对应到子话题ti的词库中第i个单词的数目，n表示所有对应到子话题ti的单词总数，然后根据这些概率值结果为每个文档中的第i个单词wi选择一个令pj(wi |ds)最大的tj；
步骤4：对模型结果进行评价，并对相似子话题进行融合；
步骤5：输出子话题集及每个文本对应的子话题
步骤6：对输出的子话题集及其对应的文本采用k-means聚类方法，得到用户评论倾向性类别集合；
步骤7：对聚类结果进行有效性评价，具体包括：
聚类结果评价标准：基于簇内相似度的簇间方差ICS-VAR；首先要计算出每个簇的簇内相似度ICS，这里用一个簇内每个样本点与其所在簇的聚类中心的余弦相似度的平均值作为簇内相似度，其公式为：
Figure 183852DEST_PATH_IMAGE003
步骤7.1：一种K值聚类下，产生的K个簇，计算其簇内相似度的平均值
Figure 222215DEST_PATH_IMAGE004
步骤7.2:引入簇内相似度的簇间方差ICS-VAR，其公式为：
Figure 150201DEST_PATH_IMAGE005
步骤7.3：比较不同K值下得到的聚类结果方差，选取方差较小的聚类结果作为最终输出结果；
步骤8：输出聚类结果，对所得结果进行人工标注。
2.根据权利要求1所述一种微博子话题用户评论情感倾向性分析，其特征在于步骤4包括：
选取m个词作为关键词，两两子话题之间比较相同的关键词，关键词的个数为k个；采用公式
Figure 528093DEST_PATH_IMAGE006
计算两两子话题之间的相似度，当相似度大于阈值时，将这两个子话题融合，这里采用将子话题数减一再重新进行上述步骤迭代的方法，直到没有子话题的相似度大于阈值。
CN202010087325.3A 2020-02-11 2020-02-11 一种微博子话题用户评论情感倾向性分析方法 Active CN111339247B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010087325.3A CN111339247B (zh) 2020-02-11 2020-02-11 一种微博子话题用户评论情感倾向性分析方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010087325.3A CN111339247B (zh) 2020-02-11 2020-02-11 一种微博子话题用户评论情感倾向性分析方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111339247A CN111339247A (zh) 2020-06-26
CN111339247B true CN111339247B (zh) 2022-10-28

Family

ID=71183347

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010087325.3A Active CN111339247B (zh) 2020-02-11 2020-02-11 一种微博子话题用户评论情感倾向性分析方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111339247B (zh)

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111783468B (zh) * 2020-06-28 2023-08-15 百度在线网络技术（北京）有限公司 文本处理方法、装置、设备和介质
CN112184323A (zh) * 2020-10-13 2021-01-05 上海风秩科技有限公司 评价标签生成方法和装置、存储介质及电子设备
CN115062586B (zh) * 2022-08-08 2023-06-23 山东展望信息科技股份有限公司 一种基于大数据和人工智能的热点话题处理方法
CN115688024B (zh) * 2022-09-27 2023-05-30 哈尔滨工程大学 基于用户内容特征和行为特征的网络异常用户预测方法

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103942340A (zh) * 2014-05-09 2014-07-23 电子科技大学 一种基于文本挖掘的微博用户兴趣识别方法
WO2017114019A1 (zh) * 2015-12-29 2017-07-06 广州神马移动信息科技有限公司 一种基于潜在狄利克雷分配(lda)模型的关键词推荐方法和系统
CN107341270A (zh) * 2017-07-28 2017-11-10 东北大学 面向社交平台的用户情感影响力分析方法
CN109101478A (zh) * 2018-06-04 2018-12-28 东南大学 一种面向电商评论文本的Aspect级情感分析方法
CN109284381A (zh) * 2018-09-27 2019-01-29 南通大学 融合表情符号库和主题模型的方面观点褒贬态度挖掘方法
CN109299280A (zh) * 2018-12-12 2019-02-01 河北工程大学 短文本聚类分析方法、装置和终端设备
CN109684646A (zh) * 2019-01-15 2019-04-26 江苏大学 一种基于话题影响力的微博话题情感分析方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103942340A (zh) * 2014-05-09 2014-07-23 电子科技大学 一种基于文本挖掘的微博用户兴趣识别方法
WO2017114019A1 (zh) * 2015-12-29 2017-07-06 广州神马移动信息科技有限公司 一种基于潜在狄利克雷分配(lda)模型的关键词推荐方法和系统
CN107341270A (zh) * 2017-07-28 2017-11-10 东北大学 面向社交平台的用户情感影响力分析方法
CN109101478A (zh) * 2018-06-04 2018-12-28 东南大学 一种面向电商评论文本的Aspect级情感分析方法
CN109284381A (zh) * 2018-09-27 2019-01-29 南通大学 融合表情符号库和主题模型的方面观点褒贬态度挖掘方法
CN109299280A (zh) * 2018-12-12 2019-02-01 河北工程大学 短文本聚类分析方法、装置和终端设备
CN109684646A (zh) * 2019-01-15 2019-04-26 江苏大学 一种基于话题影响力的微博话题情感分析方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Yu-Sheng Chen et al.."Proposal of LDA-Based Sentiment Visualization of Hotel Reviews".《IEEE International Conference on Data Mining Workshops》.2016, *
毛龙龙."基于LDA模型的微博情感分析技术研究".《万方数据知识服务平台》.2016, *

Also Published As

Publication number Publication date
CN111339247A (zh) 2020-06-26

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111339247B (zh) 一种微博子话题用户评论情感倾向性分析方法
Churchill et al. The evolution of topic modeling
CN110232149B (zh) 一种热点事件检测方法和系统
Nguyen et al. Author age prediction from text using linear regression
Wang et al. Latent aspect rating analysis without aspect keyword supervision
Blei et al. The nested chinese restaurant process and bayesian nonparametric inference of topic hierarchies
CN107391772B (zh) 一种基于朴素贝叶斯的文本分类方法
Rad et al. Identifying controversial articles in Wikipedia: A comparative study
Chen et al. A semantic graph based topic model for question retrieval in community question answering
CN108509421B (zh) 基于随机游走和粗糙决策置信度的文本情感分类方法
Mewada et al. Research on false review detection methods: A state-of-the-art review
Bhutada et al. Semantic latent dirichlet allocation for automatic topic extraction
Sun et al. Applying Stylometric Analysis Techniques to Counter Anonymity in Cyberspace.
CN114462392A (zh) 一种基于主题关联度与关键词联想的短文本特征扩展方法
Escalante et al. Early text classification: a Naïve solution
Tazibt et al. Latent Dirichlet allocation-based temporal summarization
Zhao et al. Determining fuzzy membership for sentiment classification: A three-layer sentiment propagation model
Sheeba et al. A fuzzy logic based on sentiment classification
Ren et al. Sentiment Detection of Web Users Using Probabilistic Latent Semantic Analysis.
CN116401368A (zh) 一种基于主题事件分析的意图识别方法和系统
Lioma et al. A study of factuality, objectivity and relevance: three desiderata in large-scale information retrieval?
Wojatzki et al. Agree or disagree: Predicting judgments on nuanced assertions
CN113641788B (zh) 一种基于无监督的长短影评细粒度观点挖掘方法
JP4906123B2 (ja) 文書分類装置、文書分類方法、プログラム及び記録媒体
Hulth Reducing false positives by expert combination in automatic keyword indexing.

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant