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摘要:
微博立场检测是一个新兴的研究课题,具有很大的研究价值和应用价值。鉴于此,该研究课题受到越来越多国内外研究机构的重视。首先针对立场检测主流方法和前沿进展进行介绍;接着介绍国内外主流的评测会议;最后,总结并展望立场检测技术的发展趋势。
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微博
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传播特征
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立场检测
情感分析
文本特征表示
微博
文本分类
基于GCN和Bi-LSTM的微博立场检测方法
立场检测
图卷积网络
中文微博
基于注意力的BiLSTM-CNN中文微博立场检测模型
立场检测
微博
神经网络
注意力机制
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 微博立场检测研究综述
来源期刊 现代计算机:中旬刊 学科 地球科学
关键词 情感倾向性分析 立场检测 微博
年,卷(期) 2017,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 32-34
页数 3页 分类号 N24
字数 语种
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李珊珊 四川大学计算机学院 12 30 3.0 5.0
2 周耘立 四川大学计算机学院 4 2 1.0 1.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (5)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
2010(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2011(3)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(0)
2012(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2017(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
情感倾向性分析
立场检测
微博
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
现代计算机:中旬刊
月刊
1007-1423
44-1415/TP
广州市海珠区新港西路135号中山大学园B
46-205
出版文献量(篇)
9067
总下载数(次)
3
总被引数(次)
0
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