[发明专利]一种社交网络用户情绪判别方法有效
申请号: | 201610204531.1 | 申请日: | 2016-04-01 |
公开(公告)号: | CN105893582B | 公开(公告)日: | 2019-06-28 |
发明(设计)人: | 杨余久;金舟;邵航;黄旭 | 申请(专利权)人: | 深圳市未来媒体技术研究院;清华大学深圳研究生院 |
主分类号: | G06F16/36 | 分类号: | G06F16/36;G06F16/33;G06Q50/00 |
代理公司: | 深圳新创友知识产权代理有限公司 44223 | 代理人: | 杨洪龙 |
地址: | 518000 广东省深圳*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | 本发明公开了一种社交网络用户情绪判别方法,包括如下步骤:用户数据采集、用户数据预处理、构建情感词典、构建中性词典、计算独立记录的情感生成概率、利用贝叶斯生成模型对用户情感进行建模、利用最大期望算法(EM算法)对用户情感隐含变量进行求解。发明将视角集中在用户身上,通过挖掘用户在一段连续时间内发布的消息内容的情感,来反映用户在此阶段内在的情感及情感变化。 | ||
搜索关键词: | 一种 社交 网络 用户 情绪 判别 方法 | ||
【主权项】:
1.一种社交网络用户情绪判别方法,其特征是,包括如下步骤:S1、构建情感词典,其中,所述情感词典包含多个情感词语,每个情感词语具有表示情感极性强度的分数;S2、构建中性词典,其中,所述中性词典包含多个中性词,所述中性词为在用户的社交文本中出现的名词,每个中性词的总体情感得分在设定区间内;S3、在待处理用户社交文本Ti中提取所述中性词典中出现的中性词,并抽取与所述中性词最近的形容词,若所述形容词在所述情感词典中属于正极性词语,则将所述用户社交文本的正极性情感得分Scri1的值加1,若所述形容词在所述情感词典中属于负极性词语,则将所述用户社交文本的负极性情感得分Scri3的值加1,若所述形容词在所述情感词典中属于中性极性词语,则将所述用户社交文本的中性极性情感得分Scri2的值加1;S4、计算待处理用户社交文本Ti下对应的情感极性条件概率P(Sm|Ti):P(Sm|Ti)=Scrim/(Scri1+Scri2+Scri3),其中,m取1、2和3,S1,S2和S3分别对应正极性情感、中性情感、负极性情感;S5、对于以和为待求量进行迭代运算,最终计算其中,表示用户潜在的情感状态,表示每一种情感状态下所对应的极性情感m对应的概率值分布,表示用户社交文本Ti下所对应的情感状态的概率值分布。
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