司琪
- 作品数：3 被引量：6H指数：1
- 供职机构：华中师范大学计算机学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于主题情感混合模型的细粒度观点挖掘
- 在对标准潜在狄利克雷分布(LDA)模型进行改进的基础上，提出了一个主题情感混合最大熵LDA模型对在线评论进行细粒度观点挖掘。首先，在传统LDA模型中加入最大熵组件来区分背景词、特征词和观点词，并对特征词和观点词进行局部和...
- 马长林谢罗迪王梦司琪
- 关键词：最大熵细粒度
- 基于情感从属和最大熵模型的细粒度观点挖掘被引量：1
- 2015年
- 目前许多观点挖掘方法挖掘粒度过大,导致反馈信息不足。为解决该问题,对标准LDA模型进行改进,提出主题情感联合最大熵LDA模型进行细粒度观点挖掘。首先,考虑到词的位置和语义信息,在传统LDA模型中加入最大熵组件来区分背景词、特征词和观点词,并对特征词和观点词进行局部和全局的划分;其次,在主题层和单词层之间加入情感层,实现词语级别的细粒度情感分析,并引入情感转移变量来处理情感从属关系,同时获取整篇评论和每个主题的情感极性,实验验证了所提模型和理论的有效性。
- 马长林谢罗迪司琪王梦
- 关键词：LDA模型最大熵
- 基于主题情感混合模型的细粒度观点挖掘被引量：5
- 2015年
- 在对标准潜在狄利克雷分布(LDA)模型进行改进的基础上,提出了一个主题情感混合最大熵LDA模型对在线评论进行细粒度观点挖掘.首先,在传统LDA模型中加入最大熵组件来区分背景词、特征词和观点词,并对特征词和观点词进行局部和全局的划分;然后,在主题层和单词层之间加入情感层,将传统的LDA三层模型扩展成四层;最后,进行情感极性分析,同时获取整篇评论和每个主题的情感极性,生成细粒度的主题情感摘要.实验验证了所提模型和理论的有效性.
- 马长林谢罗迪王梦司琪
- 关键词：最大熵细粒度
