【摘 要】
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[研究目的]从视频弹幕的视角出发,挖掘网络舆情事件的话题漂移规律,提升网络舆情事件的视频情感检索精度.[研究方法]通过对视频弹幕进行主题与情感分析,提升网络舆情事件在线监测精准度,并在此基础上提出并构建弹幕迁移指数,建立一种基于弹幕迁移指数的情感监测方法,该方法首先基于BTM主题模型抽取视频弹幕的话题信息,并基于情感词典与颜文字词典计算不同时间窗口下的话题情感类别与情感强度,建立面向视频弹幕的网络舆情事件监测模型,再从话题内容的变化与视频兴趣热度两个角度构建话题迁移指数,并利用话题的情感强度变化,构建情感
【机 构】
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西北工业大学马克思主义学院 西安 710129;华北水利水电大学马克思主义学院 河南 郑州 450046;西北工业大学马克思主义学院 西安 710129
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[研究目的]从视频弹幕的视角出发,挖掘网络舆情事件的话题漂移规律,提升网络舆情事件的视频情感检索精度.[研究方法]通过对视频弹幕进行主题与情感分析,提升网络舆情事件在线监测精准度,并在此基础上提出并构建弹幕迁移指数,建立一种基于弹幕迁移指数的情感监测方法,该方法首先基于BTM主题模型抽取视频弹幕的话题信息,并基于情感词典与颜文字词典计算不同时间窗口下的话题情感类别与情感强度,建立面向视频弹幕的网络舆情事件监测模型,再从话题内容的变化与视频兴趣热度两个角度构建话题迁移指数,并利用话题的情感强度变化,构建情感迁移指数.最终,基于话题迁移指数与情感迁移指数,得到加权后的弹幕迁移指数,实现网络舆情事件的在线监测.[研究结论]通过视频弹幕社区的真实数据,从逻辑层面验证了本模型的合理性,结果表明该方法能够较为准确地识别网络舆情事件迁移的关键时间窗口,为实现视频分享平台的情感可视化提供了切实可行的理论探索.
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