研究表明，社交关系信息可以用于提高用户级情感分析，实验结果表明，将社交网络信息纳入支持向量机等分类器的训练可以明显提高情感分析的效果。

Sep, 2011

本文研究探讨了社交网络和在线寫作间的語言和语言格式之间的关联性，以及如何从社交网络平台中建立一种专家混合模型来增强语言变异性的鲁棒性。

Apr, 2018

本文针对社交媒体上短文本语言特征多变不足以支持作者验证的问题，提出了一种基于 Hierarchical Siamese 神经网络的算法，通过学习神经特征和可视化决策过程可以有效地进行作者验证，并在大规模的亚马逊评论数据集上进行实验，结果表明 Siamese 神经网络模型优于传统的基于语言特征的方法。

Oct, 2019

我们提出了一种模型，通过整合包括签名社交网络和情感分析在内的多种信息，来预测个体 A 对个体 B 的观点。我们证明了这是一个 NP-hard 问题，但可以通过一个高效可行的 hinge-loss Markov 随机场来实现，我们还展示了这个实现在两个不同的数据集上胜过仅使用文本或网络。

Sep, 2014

社交网络数据的广泛增长为人类行为的广泛数据驱动型探索开辟了前所未有的机遇。然而，建模大规模社交网络数据面临计算挑战。为了应对这些挑战，我们提出了一种专门用于建模社交网络数据的创新方法，并结合了大型语言模型的功能。我们在七个真实世界的社交网络数据集上进行了彻底评估，并展示了其在计算社会科学研究中的适用性。

Dec, 2023

本文提出了一种基于社区结构和文本特征的端到端方法（CT-OLD）进行冒犯语言检测，其中社区结构特征被直接捕获，并使用 BERT 的最后隐藏层从文本中提取嵌入；同时，加入用户观点以表示用户特征，用户历史行为信息更适合用户意见表示。该模型的 F1 得分为 89.94％。

Mar, 2022

本研究提出了一种基于双向长短期记忆的新型两层注意网络，利用 WordNet 生成知识图嵌入来提高情感分析的预测能力，将其与基于支持向量回归和多层感知机网络的监督模型相结合，实验结果表明该模型在 SemEval 2017 上表现优于顶尖系统，分别将 Sub-tracks 1 和 2 的准确率提高了 1.7 和 3.7 个百分点。

May, 2018

我们采用神经网络学习个人的多维表示，结合社交媒体上的丰富语言和网络证据，从而综合推断人们在线的潜在属性，包括性别、职业、位置和友谊，并在推特上实现了分类、学习表示和预测任务的提高性能。

Oct, 2015

本文提出了一种基于树形结构的注意力神经网络模型，用于情感分类问题。该模型使用自下向上和自上而下的信息传播结合语法树中节点周围的结构信息。模型在构建句法树时，利用结构注意力识别最显著的表示。实验结果表明，该模型在斯坦福情感树库数据集上实现了最先进的性能表现。

Jan, 2017

本文提出了一种基于图注意力网络的模型，该模型动态地探索一个用户的社交图，计算用户表征并结合语言信息进行预测，在三项任务上进行评估并与其他模型进行对比，表明该模型明显优于当今其他方法。

Sep, 2019