【摘 要】
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[目的/意义]对国内文本情感分析的研究成果进行梳理与计量分析,有助于从不同角度了解主题研究状况、发文情况,对后续的研究具有一定的参考价值。[方法/过程]本文对发文期刊、
【基金项目】
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2015年安徽省高等教育振兴计划项目“信息管理与信息系统专业结构优化调整与专业改造”(项目编号:2015zytz021);安徽财经大学科研项目“基于时间—关键词共词分析的大数据学科动态热点研究”(项目编号:ACKY1860);安徽财经大学大学生创新创业训练计划项目“大数据推动社交网络个性化推荐的发展”(项目编号:201810378413)
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[目的/意义]对国内文本情感分析的研究成果进行梳理与计量分析,有助于从不同角度了解主题研究状况、发文情况,对后续的研究具有一定的参考价值。[方法/过程]本文对发文期刊、作者团队进行统计分析,并利用共词分析法,研究关键词之间的联系,探讨近十年来在文本情感分析的研究热点及现状。[结果/结论]结果表明,我国近两年对文本情感分析的研究主要有基于情感词典的机器学习和神经网络的深度学习两种方法,文章最后指出了两种方法的研究现状及未来研究方向。
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