游客微博主题情感分析方法比较研究

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游客微博主题情感分析方法比较研究

刘思叶;田原;冯雨宁;庄育龙

【期刊名称】《北京大学学报：自然科学版》 【年(卷),期】2018(54)4

【摘 要】针对饮食、娱乐、购物、景观、交通和住宿6个旅游主题,基于机器学习方法,开展游客微博主题情感分析方法比较研究。以人工标注的53140条赴日游客微博为数据基础,应用两种机器学习模型开展建模实验,并分析不同特征对建模效果的影响。实验结果显示,两种模型的建模效果良好,适用于游客微博主题情感分析,其中最大熵模型效果略优于支持向量机。研究还表明,在词特征的基础上引入表情符号和主题词进行特征扩展,可以提高模型的建模效果。 【总页数】6页(P687-692)

【关键词】主题情感分析;游客微博;最大熵模型;支持向量机 【作 者】刘思叶;田原;冯雨宁;庄育龙

【作者单位】北京大学遥感与地理信息系统研究所 【正文语种】中 文 【中图分类】F590 【相关文献】

1.基于主题的中文微博情感分析 [J], 韦航;王永恒

2.微博情感能影响旅游客流量?——基于新浪微博和园博会的实证研究 [J], 吕本富;万红杰;刘超群;刘颖


3.基于改进主题模型的微博短文本情感分析研究 [J], 王娟; 张志勋 4.用户视角下微博档案主题识别与情感分析研究 [J], 陈明红;黄涵慧 5.基于主题提取的海量微博情感分析 [J], 王灿伟

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