【摘 要】
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随着信息技术与社交媒体的不断发展,用户情感分析在舆情监控、信息预测、产品评价上发挥着越来越重要的作用.然而,监督学习手工标签获取困难,无监督学习缺少标签的引导,因此
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(71502125)
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随着信息技术与社交媒体的不断发展,用户情感分析在舆情监控、信息预测、产品评价上发挥着越来越重要的作用.然而,监督学习手工标签获取困难,无监督学习缺少标签的引导,因此本文基于社会学理论建立了半监督的情感分析模型,该模型主要分为标签添加和情感分析两部分.标签添加部分首先基于情感一致性和情感传染性两种被认可的社会学理论建立UR-S模型,然后通过用户关联度和文本相似度进行改进,建立TRS-SAT模型,增加标签数量.情感分析部分将TRS-SAT模型与卷积神经网络结合,通过卷积神经网络挖掘特征集合与情感分析标签之间的
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