发明公开
- 专利标题: 融合表情符号库和主题模型的方面观点褒贬态度挖掘方法
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申请号: CN201811134055.6申请日: 2018-09-27
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公开(公告)号: CN109284381A公开(公告)日: 2019-01-29
- 发明人: 张士兵 , 张茜 , 张晓格
- 申请人: 南通大学 , 南通先进通信技术研究院有限公司
- 申请人地址: 江苏省南通市啬园路9号
- 专利权人: 南通大学,南通先进通信技术研究院有限公司
- 当前专利权人: 南通大学,南通先进通信技术研究院有限公司
- 当前专利权人地址: 江苏省南通市啬园路9号
- 代理机构: 南京汇盛专利商标事务所
- 代理商 吴静安; 吴扬帆
- 主分类号: G06F16/35
- IPC分类号: G06F16/35 ; G06F16/2458 ; G06F17/27
摘要:
本发明的融合表情符号库和主题模型的方面观点褒贬态度挖掘方法为:首先计算原创微博及评论中名词之间的相似度矩阵,利用谱聚类算法得到与原创微博提到的方面相关的显式方面集与隐式方面集;然后构建融合表情符号库和主题模型的方面观点褒贬态度挖掘模型 ,并进行参数估计;最后结合观点挖掘模型和显式、隐式方面集对微博评论进行褒贬态度分析,得到每条用户评论对原创微博内容的褒贬态度倾向。本发明将主题模型与表情符号库相融合应用到微博原创内容下用户评论的方面观点挖掘和褒贬态度分析,同时结合与原创微博方面相关的显式方面以及存在于评论中的隐式方面,以更好获取评论用户对原创微博的褒贬态度,提高对评论集整体的褒贬态度倾向的判断。
公开/授权文献
- CN109284381B 融合表情符号库和主题模型的方面观点褒贬态度挖掘方法 公开/授权日:2023-12-08