NSL OpenIR  > 中国科学院文献情报中心(北京)  > 信息系统部
基于主题模型和情感分析的话题交互数据观点对抗性分析
徐红霞; 于倩倩; 钱力
2020-07
Source Publication数据分析与知识发现
Volume4Issue:7Pages:110-117
Abstract

【目的】研究面向开放网络社区话题交互数据的对抗性观点挖掘方法。【方法】构建基于情感分析和主题模型的观点情感对抗性挖掘模型。通过该模型,考虑知乎社区、话题、交互数据等特征,加入交互数据筛选和关键词筛选,以知乎AlphaGo话题为例进行实证研究。【结果】本文方法可有效挖掘观点及其情感对抗性。研究发现在AlphaGo话题讨论中,"挺AlphaGo"和"反AlphaGo"的对抗性显著。"挺AlphaGo"的主要表现有人类智慧、比赛、能力,"反AlphaGo"的主要表现有AI产品及其产品、理解能力。【局限】仅针对AlphaGo主题进行实证分析,在模型泛化性验证上有待提高。【结论】本文方法具有可操作性和可解释性,可挖掘交互数据潜在的对抗性信息,从而使观点挖掘的结果更具针对性,为情报分析、观点挖掘提供借鉴。 

Keyword观点挖掘 情感分析 对抗性分析
Indexed ByCSSCI
Language中文
Document Type期刊论文
Identifierhttp://ir.las.ac.cn/handle/12502/11384
Collection中国科学院文献情报中心(北京)_信息系统部
Corresponding Author于倩倩
Affiliation1.中国科学院文献情报中心
2.中国科学院大学经济与管理学院图书情报与档案管理系
Recommended Citation
GB/T 7714
徐红霞,于倩倩,钱力. 基于主题模型和情感分析的话题交互数据观点对抗性分析[J]. 数据分析与知识发现,2020,4(7):110-117.
APA 徐红霞,于倩倩,&钱力.(2020).基于主题模型和情感分析的话题交互数据观点对抗性分析.数据分析与知识发现,4(7),110-117.
MLA 徐红霞,et al."基于主题模型和情感分析的话题交互数据观点对抗性分析".数据分析与知识发现 4.7(2020):110-117.
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