【摘 要】
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分析美国主流新闻媒体针对"一带一路"倡议的关注热点,研究相关舆情的情感倾向。用网络爬虫自动采集相关新闻,筛选高频词获得媒体关注热点。提出一种自动摘要-卷积神经网络(Co
【机 构】
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首都师范大学管理学院,中山大学机器智能与先进计算教育部重点实验室
【基金项目】
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北京市教委科技创新平台项目(025185305000/035);北京市教委科技创新交叉项目(112175311500);机器智能与先进计算教育部重点实验室开放基金项目(MSC-201707A)
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分析美国主流新闻媒体针对"一带一路"倡议的关注热点,研究相关舆情的情感倾向。用网络爬虫自动采集相关新闻,筛选高频词获得媒体关注热点。提出一种自动摘要-卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的集成式模型进行文档级情感分析。该模型首先提取摘要去除原始文档中非重要数据的干扰,再利用卷积神经网络进行句子级情感分析,通过基于语义指向的方法获得文档级的情感分数,并对情感波动异常文章二次分析。在真实数据上的对比实验表明,自动摘要-CNN的集成式文档级情感分析模型在情感分析方面优于单一CNN的方法。
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