|
|
1.
考虑用户特征的主题情感联合模型
许银洁, 孙春华, 刘业政
计算机应用
2018, 38 (5):
1261-1266.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017112709
现有的主题情感联合（JST）模型能够同时识别文本中的主题和情感，但是现有的JST模型主要是对文本内容建模，没有考虑用户特征，导致情感分析结果出现用户人口统计偏差和行为事件偏差。提出了考虑用户特征的主题情感联合（JUST）模型，JUST模型的主要改进之处在于，将用户特征加入模型，以文档所对应的用户特征的线性函数作为文档-情感分布的先验，由此得到具有不同特征的用户群体的情感倾向。在汽车之家网站（www.autohome.com.cn）的13252条汽车评论数据集上，检验了JUST模型的有效性，实验结果表明，加入用户特征的JUST模型情感分类效果优于JST模型和TSMMF模型，同时比较了汽车之家网站上不同特征用户之间的关注主题情感差异。
参考文献 |
相关文章 |
多维度评价
|
|
