社交网络情感分析与主题模型研究【2021】

本文主要针对社交网络中的短文本情感分析和主题发现的困难，提出了一种新的方法——融入词汇共现的社交网络用户情感Biterm主题模型。随着社交网络用户数量的不断增加，如新浪微博等社交媒体平台活跃用户超过4.62亿人，使得文本信息交互呈现出了一种短文本形式，这给情感分析和主题发现带来了挑战。本文从数据稀疏性问题和歧义词识别问题出发，提出了融入词汇共现的Biterm模型，通过聚合文本策略和LDA模型相结合，能够有效地处理社交网络中的短文本情感分析和主题发现的问题。 首先，文章引出了社交网络用户数量的增长趋势以及短文本的形式给情感分析和主题发现带来的挑战。然后，通过对现有方法的不足进行分析，提出了融入词汇共现的Biterm主题模型的思路。接着，详细介绍了该模型的设计和实现过程，并通过实验证明了该模型相对于传统方法的优势。最后，总结了融入词汇共现的Biterm主题模型的应用前景和未来的研究方向。 本文的贡献在于，针对社交网络中的短文本情感分析和主题发现问题，提出了一种新的方法。该方法能够有效地处理数据稀疏性和歧义词识别的问题，为社交网络中的信息推荐、用户兴趣点判断、主题检测和语义分析提供了新的思路和方法。在实验验证部分，本文通过对比实验，证明了融入词汇共现的Biterm主题模型相对于传统方法的优势和有效性。同时，本文为社交网络中的短文本情感分析和主题发现问题提供了新的研究方向和思路，具有一定的理论和应用价值。 未来的研究方向主要包括：进一步优化融入词汇共现的Biterm主题模型，提高其性能和效率；结合深度学习等新技术，开发更加先进的方法来处理社交网络中的短文本情感分析和主题发现问题；探索社交网络中的用户情感和主题的关联研究等方面。希望通过不断地研究和探索，能够为社交网络中的短文本情感分析和主题发现问题提供更加全面和深入的解决方案。 总的来说，本文提出了一种新的方法——融入词汇共现的Biterm主题模型，来处理社交网络中的短文本情感分析和主题发现问题。该方法在实验中取得了良好的效果，具有一定的理论和应用价值。同时，本文还提出了未来的研究方向和展望，希望能够为社交网络中的短文本情感分析和主题发现问题的解决提供新的思路和方法。