融合情感过滤的突发事件检测方法

• 作者: 刘培玉 杨玉珍 王健 费绍栋
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 突发事件检测 情感倾向 情感过滤 自然语言处理 信息碎片化
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 1320-1323
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 4598字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.05.1320

摘要

针对微博等自媒体平台中,突发事件存在的突发性、多爆发点,给突发事件检测带来困难,提出一种整合用户情感过滤的突发事件检测方法.该方法首先将话题映射为层次模型,以时序驱动的方式动态调整模型特征,探测信息新话题.以此为基础分析用户对该话题所持有的情感态度,依据用户的情感态度将话题划分为正面和负面情感倾向两类,并将饱含负面情感倾向的话题视为突发话题.实验证明,无论是准确率还是查全率所提方法均比baseline提高约10％以上.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘培玉	山东师范大学信息科学与工程学院	126	1276	18.0	27.0
2	杨玉珍	菏泽学院计算机与信息工程系	4	39	3.0	4.0
3	王健	山东理工大学理学院	27	256	8.0	15.0