一种针对短文本的主题情感混合模型

• 作者: 李思宇 苏婧琼 谢珺 邹雪君 郝洁
• 来源期刊: 中文信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 主题情感混合模型 情感分类 BTM
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 情感分析与社会计算
• 页码范围: 162-168
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 4104字
• 语种: 中文

摘要

主题情感混合模型可以同时提取语料的主题信息和情感倾向.针对短文本特征稀疏的问题,主题情感联分析方法较少的问题,该文提出了BJSTM模型(Biterm Joint Sentiment Topic Model),在BTM模型(Biterm Topic Model)的基础上,增加情感层的设置,从而形成“情感-主题-词汇”的三层贝叶斯模型.对每个双词的情感和主题进行采样,从而对整个语料的词共现关系建模,一定程度上克服了短文本的稀疏性.实验表明,BJSTM模型在无监督情感分类和主题提取方面都有不错的表现.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢珺	太原理工大学信息工程学院	36	180	8.0	11.0
2	苏婧琼	太原理工大学信息工程学院	3	21	2.0	3.0
3	郝洁	太原理工大学信息工程学院	3	21	2.0	3.0
4	李思宇	太原理工大学信息工程学院	2	7	2.0	2.0
5	邹雪君	太原理工大学信息工程学院	3	8	2.0	2.0