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內容簡介： 本书主要基于领域情感词典的构建和文本情感语义的分析，考虑情感词在不同上下文中的情感倾向差异以及不同情感类间存在的相关性，从情感转移角度实现对网民情感状态演变趋势的分析和预测。本书进行的主要创新性研究工作包括：1.领域情感词典的构建与自动扩展研究。2. 基于情感圈的文本情感语义分析。3. 基于增强监督学习的文本情感语义分析。4. 文本讽刺表达识别研究。5.情感-主题随时间的演变模型构建。6.网民情感状态分类研究。7.网民情感状态演变分析。8.网民情感状态预测研究。9.网民情感状态可视化设计。 關於作者： 史伟，博士，教授，硕士生导师，美国加州州立大学访问学者，美国弗吉尼亚理工大学访问学者，浙江省之江青年社科学者，主要从事商务智能、网络舆情、情感分析等研究 目錄： 第一章 概述 第一节 研究背景及意义 第二节 相关理论知识 第三节 研究目的和内容 第二章 文献综述 引言 第一节 文本情感分析研究综述 第二节 情感视角的网络舆情研究综述 第三节 主题建模研究综述 第四节 本章小结 第三章 领域情感词典的构建与自动扩展 引言 第一节 基于知网的情感本体构建 第二节 网络舆情情感词典构建与扩展 第三节 本章小结 第四章 文本特征识别与情感语义分析 第一节 基于情感圈的文本情感语义分析 第二节 基于增强监督学习的文本情感语义分析 第三节 基于混合模型的文本讽刺表达识别研究 第四节 本章小结 第五章 情感-主题随时间的演变模型 引言 第一节 研究思路与方法 第二节 实验过程 第三节 实验结果 第四节 本章小结 第六章 网民情感状态分类研究 引言 第一节 工作框架 第二节 基于ALBert模型训练词向量 第三节 基于TextCNN-SL模型的情感分类 第四节 实验与验证 第五节 本章小结 第七章 网民情感状态演变分析 引言 第一节 研究框架 第二节 数据采集和预处理 第三节 基于SnowNLP的网民情感状态演变分析 第四节 本章小结 第八章 网民情感状态预测研究 引言 第一节 模型框架 第二节 关联规则扩展 第三节 构建情感转移矩阵 第四节 数据验证 第五节 情感转移实验分析 第六节 情感预测实验分析 第七节 本章小结 第九章 网民情感状态可视化设计 第一节 系统业务流程 第二节 系统功能模块设计 第三节 可视化系统构建 第四节 本章小结 第十章 结论与展望 参考文献

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