MMJul, 2021

在线社交网络中利用情感分析研究群体行为

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TL;DR本研究利用社交媒体内容评估情感分析技术，创建主观性与群体行为和聚类系数之间的关联，并尝试预测 2021 年西孟加拉邦选举结果。
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发现论文，激发创造
  • 多源社交媒体情感分析的比较研究

    本文使用多种技术，如基于词典的、机器学习和深度学习方法，对社交媒体上的评论数据进行情感分析，并提供了比较分析结果。在本研究中，我们使用了来自 Twitter、Reddit 等社交网络网站的评论等多源数据集。选择了朴素贝叶斯机器学习算法、TextBlob 词典方法和 LSTM 深度学习算法。

    Dec, 2022

  • 情感分析 OSN 仪表板工具

    本研究提出了一种社交网络情感分析仪表板，旨在通过提供情感分析算法、可视化类型和原始数据结果，帮助人们了解他们感兴趣的主题。

    Jun, 2022

  • 融合社交网络的用户级情感分析

    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

  • 基于深度学习的情感分析：一项比较研究

    本文综述了在自然语言处理（NLP）方面使用深度学习模型进行情感分析的最新研究，评估了使用词频 - 逆文档频率（TF-IDF）和词嵌入技术的不同模型和输入特征，并对实验结果进行了比较研究。

    Jun, 2020

  • 情感分析的综合评述：任务、方法和应用

    情感分析是文本挖掘中的新兴领域，通过计算地识别和分类在不同社交媒体平台上表达的观点，对于了解顾客对产品、服务和最新市场趋势的心态起着重要作用。这篇综述论文定义了情感以及在语音、图像、视频和文本等不同领域中的最新研究和发展，同时还讨论了情感分析的挑战和机遇。

    Nov, 2023

  • 多模态方面基情感分析技术用于社交媒体用户观点提取

    该研究使用机器学习技术分析社交媒体上用户的意见与经验，通过建立自动化数据分析流程找到图片和特定词汇，应用基于方面的情感分析方法发现用户对选择的主题的看法，提出了新的语义计算方法，为建筑专家等领域的研究者提供了新的见解。

    Oct, 2022

  • 社交媒体、主题建模与情感分析在市政决策支持中的应用

    本文提出了一个针对社交媒体帖子进行处理的原型框架，旨在考虑市政决策。该框架通过以下三个步骤实现：(1) 确定每个社交媒体帖子的情感极性，(2) 识别流行主题并将其映射到各个帖子，以及 (3) 将这两个信息合并成表示对每个主题表达的整体情感的模糊数。该框架在约两个月的时间里，使用捷克奥斯特拉发表的推文进行演示，展示了模糊数在更丰富方式中表示情感，以及捕捉社交媒体上表达的各种观点。

    Aug, 2023

  • 教育数据的情感分析和舆情挖掘：一项调查

    本文综述了情感分析在教育领域的四个级别及其在教学决策制定以及对教学质量的提升的作用，描述了使用 AI 方法和情感标注技术对学生反馈进行分析的过程和工具，并讨论了情感分析领域中的挑战和未来趋势。

    Feb, 2023

  • 印度大选推文情感分析与讽刺检测

    本文使用 Transfer Learning 和 TF-IDF 技术以及 Linear Support Vector 分类器方法构建了自动推文分析器，以分析 2019 年印度选举期间人们的情感倾向和观点，进一步处理了原先未被考虑到的用户发布的挖苦推文。

    Jan, 2022

  • 利用 Twitter 数据进行情感分析以预测股市走势

    利用 Word2vec 和 N-gram 文本表示方法，对 Twitter 上大众情绪进行情感分析，并应用监督式机器学习原理分析某公司股票市场的走势与 Twitter 上情感的相关性，研究表明社交媒体中与某公司相关的正面消息和推文会鼓励人们投资该公司的股票，从而提高该公司的股价。

    Oct, 2016