【摘 要】
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随着移动互联技术的不断发展,社交媒体成为了公众分享观点和抒发情感的主要平台,在重大社会事件下对社交媒体文本进行情感分析能够有效监控舆情。针对现有中文社交媒体情感分析算法的准确性能和运行效率较低的问题,提出了一种基于Spark分布式系统的集成情感大数据分析方法(Spark Feature Weighted Stacking,S-FWS)。该方法首先基于Jieba库预分词和PMI关联度完成新词发现;然后考虑词语重要度混合提取文本特征,并使用Lasso进行特征选择;最后改进传统Stacking框架忽略特征重要度
【机 构】
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广州大学经济与统计学院,华南理工大学软件学院
【基金项目】
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国家社会科学基金项目(18BTJ029),2020年度重庆市出版专项资金资助项目。
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随着移动互联技术的不断发展,社交媒体成为了公众分享观点和抒发情感的主要平台,在重大社会事件下对社交媒体文本进行情感分析能够有效监控舆情。针对现有中文社交媒体情感分析算法的准确性能和运行效率较低的问题,提出了一种基于Spark分布式系统的集成情感大数据分析方法(Spark Feature Weighted Stacking,S-FWS)。该方法首先基于Jieba库预分词和PMI关联度完成新词发现;然后考虑词语重要度混合提取文本特征,并使用Lasso进行特征选择;最后改进传统Stacking框架忽略特征重要度
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