网络多媒体数据中舆情关联主题的挖掘方法

• 作者: 刘润奇 南夷非 王博 贺兴时
• 来源期刊: 深圳大学学报（理工版）
• 学科: 工学
• 关键词: 模式识别 图像处理 微型博客 新浪微博 多媒体数据 文本检测 文本提取 主题识别 舆情监管
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 电子与信息科学
• 页码范围: 72-78
• 页数: 7页
• 分类号: TP393.3
• 字数: 5039字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1249.2020.01072

摘要

如何高效地从图像、视频等多媒体数据中挖掘网络舆情事件的关联主题给网络舆情的有效监管带来了重大挑战.研究图像和视频截图等多媒体数据中文本信息的抽取方法,并在此基础上实现舆情关联主题的检测.选择新浪微博中的3个典型舆情事件为研究对象,设计网络爬虫收集事件中的文本、图像和视频多模态数据;采用连接文本提议网络(connectionist text proposal network,CTPN)的文字检测算法实现文本信息定位,利用DenseNet网络和连接时序分类(connectionist temporal classification,CTC)相结合的方法进行文本提取;提出多粒度潜在狄利克雷分布(multi granularity-latent Dirichlet allocation,MG-LDA)和jieba分词相结合的舆情关联主题提取方法.实验结果表明,所提出的方法可准确提取多媒体数据中不同格式、不同分辨率、不同颜色、不定位置和不同角度的文本信息,为精确把握真情演化态势提供有力的数据支撑.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王博	西安交通大学智能网络与网络安全教育部重点实验室	93	249	8.0	12.0
2	贺兴时	西安工程大学理学院	136	975	16.0	25.0
3	南夷非	西安交通大学智能网络与网络安全教育部重点实验室	2	2	1.0	1.0
4	刘润奇	西安工程大学理学院	1	0	0.0	0.0