【摘 要】
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在新浪微博中,原创微博下存在着很多用户评论。这些评论能反映原创微博的内容,用户的态度以及与其相关的一些话题。因此,对这些评论进行细粒度信息的提取与褒贬态度的分类很
【机 构】
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南通大学电子信息学院,南通先进通信技术研究院有限公司,德岛大学工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61771263);南通大学—南通智能信息技术联合研究中心开放课题基金(KFKT2017A05)
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在新浪微博中,原创微博下存在着很多用户评论。这些评论能反映原创微博的内容,用户的态度以及与其相关的一些话题。因此,对这些评论进行细粒度信息的提取与褒贬态度的分类很有必要。基于上述原因,该文首先提出与原创无关的评论判别方法,通过三个相似度方法得到原创微博与评论之间的相关度,从而判断评论对象是否为原创微博。其次,提出一种用于评论集褒贬态度和方面观点挖掘的新模型,该模型在LDA中加入了表情符号层与文本情感层,实现评论集方面和褒贬态度的同步检测。实验表明:表情符号情感层的融入能提高新模型褒贬态度识别能力。
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