网民情感状态的演变与预测研究--聚文网

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内容简介

本书主要基于领域情感词典的构建和文本情感语义的分析，考虑情感词在不同上下文中的情感倾向差异以及不同情感类间存在的相关性，从情感转移角度实现对网民情感状态演变趋势的分析和预测。

作者简介

本书主要基于领域情感词典的构建和文本情感语义的分析，考虑情感词在不同上下文中的情感倾向差异以及不同情感类间存在的相关性，从情感转移角度实现对网民情感状态演变趋势的分析和预测。本书进行的主要创新性研究工作包括：1.领域情感词典的构建与自动扩展研究。2. 基于情感圈的文本情感语义分析。3. 基于增强监督学习的文本情感语义分析。4. 文本讽刺表达识别研究。5.情感-主题随时间的演变模型构建。6.网民情感状态分类研究。7.网民情感状态演变分析。8.网民情感状态预测研究。9.网民情感状态可视化设计。

第一章概述
第一节研究背景及意义
第二节相关理论知识
第三节研究目的和内容
第二章文献综述
引言
第一节文本情感分析研究综述
第二节情感视角的网络舆情研究综述
第三节主题建模研究综述
第四节本章小结
第三章领域情感词典的构建与自动扩展
引言
第一节基于知网的情感本体构建
第二节网络舆情情感词典构建与扩展
第三节本章小结
第四章文本特征识别与情感语义分析
第一节基于情感圈的文本情感语义分析
第二节基于增强监督学习的文本情感语义分析
第三节基于混合模型的文本讽刺表达识别研究
第四节本章小结
第五章情感-主题随时间的演变模型
引言
第一节研究思路与方法
第二节实验过程
第三节实验结果
第四节本章小结
第六章网民情感状态分类研究
引言
第一节工作框架
第二节基于ALBert模型训练词向量
第三节基于TextCNN-SL模型的情感分类
第四节实验与验证
第五节本章小结
第七章网民情感状态演变分析
引言
第一节研究框架
第二节数据采集和预处理
第三节基于SnowNLP的网民情感状态演变分析
第四节本章小结
第八章网民情感状态预测研究
引言
第一节模型框架
第二节关联规则扩展
第三节构建情感转移矩阵
第四节数据验证
第五节情感转移实验分析
第六节情感预测实验分析
第七节本章小结
第九章网民情感状态可视化设计
第一节系统业务流程
第二节系统功能模块设计
第三节可视化系统构建
第四节本章小结
第十章结论与展望
参考文献

网民情感状态的演变与预测研究

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