[发明专利]一种基于情感极性感知算法的跨媒体微博舆情分析方法在审
| 申请号： | 201611128106.5 | 申请日： | 2016-12-09 |
| 公开（公告）号： | CN106777040A | 公开（公告）日： | 2017-05-31 |
| 发明（设计）人： | 纪荣嵘;曹冬林;陈超 | 申请（专利权）人： | 厦门大学 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30;G06N3/04 |
| 代理公司： | 厦门南强之路专利事务所(普通合伙)35200 | 代理人： | 马应森 |
| 地址： | 361005 *** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 一种基于情感极性感知算法的跨媒体微博舆情分析方法，涉及文本情感分析。1)利用机器人爬虫自动抓取微博上的热门话题下的信息；2)对抓取到的信息进行预处理，过滤不相关的内容，并以规定的格式存储到数据库待分析；3)训练一个bag‑of‑words深度网络模型，并以该模型对输入的文本信息进行倾向性预测；4)训练一个bag‑of‑image‑words深度网络模型，并对输入的图像信息进行倾向性预测；5)综合步骤3)与4)中倾向性分析结果，给出最终结果，并以地理、话题、用户、时间等多维度的方式可视化展示，对倾向性信息进行统计学分析，获得关于舆情的宏观分析结果，对舆情的历史走势，将来发展做出描绘与评估。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 情感 极性 感知 算法 媒体 舆情 分析 方法 | ||
【主权项】：
一种基于情感极性感知算法的跨媒体微博舆情分析方法，其特征在于包括以下步骤：1)利用机器人爬虫自动抓取微博上的热门话题下的信息；2)对抓取到的信息进行预处理，过滤掉不相关的内容，并以规定的格式存储到数据库待分析；3)对于文本信息，利用已有情感倾向性标注的训练数据训练一个bag‑of‑words深度网络模型，并以该模型对输入的文本信息进行倾向性预测；4)对于图像信息，利用已有情感倾向性标注的训练数据训练一个bag‑of‑image‑words深度网络模型，并以该模型对输入的图像信息进行倾向性预测；5)综合步骤3)与4)中倾向性分析结果，给出最终结果，并以地理、话题、用户、时间多维度的方式可视化展示，对倾向性信息进行统计学分析，进而获得关于舆情的宏观分析结果，对舆情的历史走势，将来发展做出描绘与评估。
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