基于主题情感混合模型的无监督文本情感分析

• 作者: 付伟 周学广 孙艳
• 来源期刊: 北京大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 主题模型 LDA 情感分析 混合模型
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 102-108
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 5497字
• 语种: 中文

摘要

针对有监督、半监督的文本情感分析存在标注样本不容易获取的问题,通过在LDA模型中融入情感模型,提出一种无监督的主题情感混合模型(UTSU模型).UTSU模型对每个句子采样情感标签,对每个词采样主题标签,无须对样本进行标注,就可以得到各个主题的主题情感词,从而对文档集进行情感分类.情感分类实验对比表明,UTSU模型的分类性能比有监督情感分类方法稍差,但在无监督的情感分类方法中效果最好,情感分类综合指标比ASUM模型提高了约2％,比JST模型提高了约16％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙艳	海军工程大学信息安全系	12	188	7.0	12.0
2	周学广	海军工程大学信息安全系	55	310	8.0	16.0
3	付伟	海军工程大学信息安全系	22	183	5.0	13.0