[发明专利]一种面向票房预测的影评情感可视化方法

摘要

本发明公开了一种面向票房预测的影评情感可视化方法，采集电影信息及电影影评数据，对采集到的数据进行预处理；针对影评数据，使用分词向量法提取影评情感类型与强度特征；设计影评情感视觉编码表示情感类型与强度；设计影评情感时空分布；实现影评情感可视化布局和票房预测可视化布局。本发明弥补了现状中存在的缺乏对数据属性关联分析，缺乏对影评情感类型与强度综合分析的不足之处，使用直观的可视化元素与灵活的交互，对影评情感的类型与强度进行编码映射。

主权项

1.一种面向票房预测的影评情感可视化方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1：进行页面获取与解析、数据结果设计以及数据存储，采集电影信息及电影影评数据；/n步骤2：采用Jieba分词算法对影评文本进行分词；分词之后，遍历停用词表，过滤停用词；经过影评文本预处理后，每条影评文本会被处理成若干条有效的词条；/n步骤3：分析影评情感类型与强度/n1)基于情感本体分类方法，整合情感词典库，同时加入网络词汇，消除网络词汇与传统词汇之间存在的歧义性，由此作为情感词汇的来源；/n2)结合否定词词典和程度副词词典构成评价词典；/n3)影评情感本体模型由一个三元组来描述，即MEO＝(W，E，I)；其中，W表示经过分词处理的词条和在情感词典中的词性以及词条所在上下文中的评价词；E表示词条的情感类型与匹配度，在计算匹配度时需要将提取到的具有情感含义的词条与各种情感类型比较，将匹配度最大的作为该词条的情感类型，具体计算方式如下所示：/n