检测微博中的概念级情绪原因
计算与语言
2015-05-01 v1 人工智能
摘要
在本文中，我们提出了一种概念级情绪原因模型(CECM)，而非单纯的词级模型，以发现微博用户在特定热点事件上多样化情绪的原因。CECM中使用了改进的主题监督双词主题模型来检测事件相关推文中的情绪主题，然后利用上下文敏感的主题PageRank来检测有意义的多词表达作为情绪原因。基于中国最大微博网站之一新浪微博的数据集的实验结果表明，CECM比基线方法能更好地检测情绪原因。
引用
@article{arxiv.1504.08050,
title = {Detecting Concept-level Emotion Cause in Microblogging},
author = {Shuangyong Song and Yao Meng},
journal= {arXiv preprint arXiv:1504.08050},
year = {2015}
}
备注
2 pages, 2 figures, to appear on WWW 2015