【摘 要】
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以社交媒体中公众对企业突发事件的反馈内容为目标,本文通过LDA主题建模、构造情感词分类器、情感计算等手段,提出了一个监测社交媒体中企业突发事件的公众观点、情感强度及演化的方法框架.同时以微博作为研究平台,选择企业官方微博中的热点事件评论为研究对象,基于Python环境,利用Word2vec训练出来的情感词向量做情感计算,解决了情感词典完备性不足和时效性低的缺点,验证了方法的有效性.
【机 构】
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电子科技大学经济与管理学院,四川省成都市 611731 四川农业大学商学院,四川省都江堰市 611
【出 处】
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信息系统协会中国分会第七届学术年会
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以社交媒体中公众对企业突发事件的反馈内容为目标,本文通过LDA主题建模、构造情感词分类器、情感计算等手段,提出了一个监测社交媒体中企业突发事件的公众观点、情感强度及演化的方法框架.同时以微博作为研究平台,选择企业官方微博中的热点事件评论为研究对象,基于Python环境,利用Word2vec训练出来的情感词向量做情感计算,解决了情感词典完备性不足和时效性低的缺点,验证了方法的有效性.
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