基于TSCM模型的网络短文本情感挖掘

• 作者: 元昌安 姚志强 李超雄 汪焱 黄发良
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 情感分析 主题情感混合模型 LDA
• 年，卷（期）: 2016,（8）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 1887-1891
• 页数: 5页
• 分类号: TP273
• 字数: 4855字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2016.08.017

摘要

针对网络短文本情感挖掘问题，提出一种新的基于LDA和互联网短评行为理论的主题情感混合模型TSCM，TSCM模型中的整篇评论中每个句子的主题分布是不同的，TSCM产生词的流程是先确定词的情感极性，再确定词的主题，TSCM考虑了词与词之间的联系。真实数据集Movie与Amazon上的大量实验表明，与代表性算法JST、S-LDA、D-PLDA和SAS相比较，TSCM模型能对用户真实情感与讨论主题进行更加有效的分析建模。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姚志强	福建师范大学软件学院	91	623	13.0	21.0
2	元昌安	广西师范学院计信学院	121	1400	21.0	33.0
3	黄发良	福建师范大学软件学院	30	278	10.0	16.0
4	汪焱	福建师范大学软件学院	7	82	3.0	7.0
5	李超雄	福建师范大学软件学院	5	27	2.0	5.0