基于TSSCM模型的新闻舆情演化识别

摘要：

[目的/意义]通过分析新闻评论的舆情演化,有助于跟踪民众对社会事件的态度看法.但当前的新闻舆情演化分析方法中存在着不能精确识别新闻焦点及焦点下的评论等问题.[方法/过程]在焦点情感模型(SSCM)的基础上引入新闻报道的时间信息,提出了一种基于焦点情感混合模型的新闻情感演化识别方法(TSSCM).该方法具备同时建模新闻焦点、时间和评论情感的能力,能够产生文档-焦点、焦点-特征词、焦点-时间和(焦点,时间)-评论情感词4个分布.通过词汇间的点间互信息计算(焦点,时间)-评论词分布内每个焦点在不同时间段的情感值,从而高效地表达出不同新闻焦点的评论情感演化过程.[结果/结论]在5个新闻数据集上分别实验验证了TSSCM模型,并与当前流行的方法进行了对比,实验结果表明TSSCM模型在新闻舆情演化识别方面达到了良好的效果.

关键词：新闻焦点、评论情感、情感模型、互信息、情感计算、舆情演化

所属期刊栏目：36

分类号：G210.7(新闻学、新闻事业)

资助基金：国家自然科学基金项目“面向路径隐私保护的移动群智感知数据收集研究”61672038;安徽省高校人文社会科学重点项目“基于对比挖掘的医疗卫生网络舆情的发现、跟踪及倾向性分析”sk2015A405

在线出版日期：2017-05-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：115-121