基于大规模弹幕数据监听和情感分类的舆情分析模型

• 作者: 叶健 赵慧
• 来源期刊: 华东师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 弹幕情感 网络舆情 情感分类 深度学习 网络爬虫
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 86-100
• 页数: 15页
• 分类号: TP391
• 字数: 8055字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-5641.2019.03.010

摘要

随着在线视频平台的快速发展,弹幕逐渐成为人们表达观点的一个重要途径,尤其受到年轻人的欢迎.与常规的文本不同,弹幕文本普遍较短,表达随意,网络词汇较多,一些常规的停用词被用于表达情感.提出了一种基于弹幕数据的舆情分析模型,针对弹幕数据生成和存储特点,提出了热点检测循环自适应弹幕数据获取算法;扩充了情感词典来区分弹幕中情感倾向数据和中性数据,以解决弹幕中出现的网络词汇较多的问题;基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)建立了情感褒贬分类模型,用来区分情感倾向弹幕的正负情感倾向,在此基础上得到了舆情分析的结果.实验表明,本文的舆情分析模型能有效地表达新闻类弹幕数据的舆情分析结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵慧	华东师范大学计算机科学与软件工程学院	13	47	3.0	6.0
2	叶健	华东师范大学计算机科学与软件工程学院	1	1	1.0	1.0