| 基于双层注意力和Bi-LSTM的公共安全事件微博情感分析 |
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| 引用本文： | 曾子明,万品玉.基于双层注意力和Bi-LSTM的公共安全事件微博情感分析[J].情报科学,2019,37(6):23-29. |
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| 作者姓名： | 曾子明 万品玉 |
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| 作者单位： | 武汉大学信息资源研究中心 |
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| 基金项目： | 教育部人文社会科学重点研究基地重大项目"大数据资源的智能化管理与跨部门交互研究--面向公共安全领域"(16JJD870003) |
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| 摘 要： | 【目的/意义】微博情感分析对公共安全事件管控有着重要意义。现有研究将单条微博作为整体进行分析,情感分析最小单元局限于字或词,而对微博从词到句子,从句子到单条微博这种多层粒度文本结构产生的影响关注不足,基于此本文提出一种融合双层注意力的Bi-LSTM模型提升情感分析性能。【方法/过程】以红黄蓝幼儿园涉嫌虐童事件为例,通过Bi-LSTM提取微博词级和句子级特征,结合双层注意力机制学习各级特征权重分布,以递进顺序综合局部情感得到整条微博的情感分类。【结果/结论】实验结果表明,本研究提出的微博情感分析模型F1值、准确率分别达到97.39%、97.62%,相比于SVM、RF、XGBOOST和LSTM,该模型能够在公共安全事件微博情感分析方面取得较好效果。
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| 关 键 词： | 注意力机制 Bi-LSTM 公共安全 微博舆情 情感分析 |
Sentiment Analysis of Public Safety Events in Micro-blog Based on Double-layered Attention and Bi-LSTM |
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| ZENG Zi-Ming,WAN Pin-Yu-.Sentiment Analysis of Public Safety Events in Micro-blog Based on Double-layered Attention and Bi-LSTM[J].Information Science,2019,37(6):23-29. |
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| Authors: | ZENG Zi-Ming WAN Pin-Yu- |
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| Institution: | (Center for Studies of Information Resources,Wuhan University,Wuhan 430072,China) |
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| Abstract: | ZENG Zi-ming;WAN Pin-yu(Center for Studies of Information Resources,Wuhan University,Wuhan 430072,China) |
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| Keywords: | attention mechanism Bi-LSTM public safety micro-blog public opinion sentiment analysis |
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