【摘 要】
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情感主题联合生成模型已经成功应用于网络评论分析.然而,随着智能终端设备的广泛应用,由于屏幕及输入限制,用户书写的评论越来越短,我们不得不面对短评论中的文本稀疏问题.本
【基金项目】
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国家自然科学基金（61373108,61173062,61133012）, 国家社会科学重大招标计划项目（11＆ZD189）资助
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情感主题联合生成模型已经成功应用于网络评论分析.然而,随着智能终端设备的广泛应用,由于屏幕及输入限制,用户书写的评论越来越短,我们不得不面对短评论中的文本稀疏问题.本文提出了一个针对短文本的联合情感–主题模型SSTM(Short-text sentiment-topic model)来解决稀疏性问题.不同于一般主题模型中通常采用的基于文档产生过程的建模方法,我们直接对整个语料集合的产生过程建模.在产生文档集的过程中,我们每次采样一个词对,同一个词对中的词有相同的情感极性和主题.我们将SSTM模型应用于两个真实网络评论数据集.在三个实验任务中,通过定性分析验证了主题发现的有效性,并与经典方法进行定量对比,SSTM模型的文档级情感分类性能也有较大提升.
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