基于Word2Vec和SVM的微博舆情情感演化分析
2020-05-13分类号:C912.63;G353.1
【部门】吉林大学管理学院吉林吉林大学管理学院
【摘要】文章主要以微博“滴滴温州女孩遇害”话题评论内容为数据源,计算评论内容的情感值,标注情感正负性,通过Word2Vec和SVM方法构建情感分类模型。采用Word2Vec方法计算与此舆情事件中相关的五类主体对象(滴滴、司机、客服、女孩、警察)高相似度的词语,从情感时序分析和舆情主体对象情感演化分析两个方面探讨微博舆情的情感走势。通过分析发现,情感分类模型可以有效预测网民的情感走势;网民的情感时序变化与舆情演变规律相吻合;Word2Vec词相似度计算模型可以有效反映网民对五类主体对象的情感态度和该舆情阶段内的主题特征。
【关键词】微博 情感分析 网络舆情 Word2Vec SVM
【基金】国家自然科学基金项目“基于图模型的多源异构在线产品评论数据融合与知识发现研究”的成果之一,项目编号:71974075
【所属期刊栏目】情报理论与实践
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