【摘 要】
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为了解决财经微博文本中网民情感状态转移的时序数据分析问题,本文提出一个基于认知情感评价模型(Ortony,Clore&Collins,OCC)和长短期记忆模型(long short term memory,LSTM)
【机 构】
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南京理工大学经济管理学院,江苏省社会公共安全科技协同创新中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“突发事件网民负面情感的模型检测研究”（71774084），“社会化影响下个体信息认知处理中的扭曲与偏见机制研究”（71471089）;国家社会科学基金项目“基于社会网络分析的网络舆情主题发现研究”（15BTQ063）
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为了解决财经微博文本中网民情感状态转移的时序数据分析问题,本文提出一个基于认知情感评价模型(Ortony,Clore&Collins,OCC)和长短期记忆模型(long short term memory,LSTM)的财经微博文本情感分类模型(OCC-LSTM)。基于OCC模型从网民认知角度建立情感规则,对财经微博文本进行情感标注,并作为LSTM模型进行深度学习的训练集;基于LSTM模型,使用深度学习中的TensorFlow框架和Keras模块建立相应的实验模型,进行海量微博数据情感分类,并结合1
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