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基于微博文本情感与博主剖像的用户行为分析研究
来源: | 作者:牧星科技成果转化 | 发布时间: 2020-03-23 | 516 次浏览 | 分享到:
基于微博文本情感与博主剖像的用户行为分析研究

题编号

F2017208012

课题名称

基于微博文本情感与博主剖像的用户行为分析研究

起止时间

2017.1-2019.12

下达单位

河北省自然科学基金委员会

是否验收

验收证书编号

 

课题主要简介:
    
行为分析是自然语言处理与认知分析的重要研究内容,它衍生于主观思维,亦受外界客观事件影响,繁殖于以自然语言为载体的信息表达与传播过程,是自然语言处理、认知分析、文本挖掘与心理学交叉研究领域的重要研究课题。面向社会网络文本情感分析并结合用户个性化特征的行为分析研究,对于探究自然语言背后隐藏着的可能的行为,具有重要的学术与应用价值。目前,针对微博文本情感分析、博主行为分析方法研究的关键技术还不成熟。本项目以微博文本为研究对象,以博主个性化建模及其剖像分析、情绪识别与诱因事件提取、文本情感计算为基础,对微博用户可能的行为进行分析。研究在博文中隐含的情绪并分析其诱因事件,完成针对博文的情感计算,并通过分析博主个性化剖像,完成对用户行为的分析和判断。提出的方法对短文本情感及行为分析具有重要的科学研究价值,并可为基于社会网络的舆情分析、精准营销等提供新思路。

课题主要成果:
  
(1)Kai Gao, Hua Xu, Chengliang Gao, Xiaomin  Sun, Junhui Deng, Xiaoming Zhang. Two-Stage Attention Network for Aspect-Level  Sentiment Classification[C], Proceeding of the 25th International Conference  on Neural Information Processing(ICONIP), Springer, LNCS(ISSN: 03029743),  Vol. 11304, pp. 316-325, Siem Reap, Cambodia, 2018. EI Compendex index.

  (2)Kai Gao, Shu Su, Dan-Yang Li,  Shan-Shan Zhang and Jiu-Shuo Wang. A Sentiment Analysis Approach based on  Exploiting Chinese Linguistic Features and Classification[J], Int. J.  Modelling, Identification and Control, 2018, vol. 29, No. 3, pp. 226-232. EI  Compendex index.2018
  (3)Kai Gao, Hua Xu, Cheng  Liang Gao, et al. Attention-Based BiLSTM Network with Lexical Feature for  Emotion Classification[C], Proceedings of IJCNN 2018, Rio de Janeiro, Brazil.  EI Compendex index.