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  • 作者单位
  • 山东师范大学(1)
  • 牡丹江师范学院(1)
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  • 汉语(4)
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  • 弹幕评论(4)
  • 情感分析(2)
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  • 作者
  • 储节旺(1)
  • 刘方爱(1)
  • 庄须强(1)
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已找到 4 条结果
  • 基于AT-LSTM的弹幕评论情感分析
    摘要:弹幕评论能更准确、具体地反映出用户在观看视频时的即时情感和褒贬评价,因此本文提出了一种基于注意力机制的LSTM(AT-LSTM)情感分析模型.首先基于注意力机制更好的挖掘出整个弹幕评论中的情感关键词;然后利用LSTM模型有效结合视频中前后弹幕评论的情感依赖关系,最终提取出基于主题的"高光"视频片段.实验结果表明所提方法的准确度比传统LDA和LSTM方法有了进一步的提高.该模型可以帮助用户更准确的获取网络视频弹幕数据中包含的情感信息,进…查看全部>>
  • 视频时间轴的弹幕评论:特点与局限刍议北大核心CHSSCD
    摘要:弹幕评论是一种不同于其他网络评论的较为独特的评论形式,它紧密依托于视频本身,基于视频时间轴呈现,针对视频中此时此刻正在播放的内容。这使得弹幕评论具有三大特点:不存在固定意见领袖的扁平化传播;粘性强但向外扩散难度大的受众群体;同时承载收视数据与文本评论两种信息,是了解受众对视频接受状况的新途径。此外,虽然弹幕评论可以营造出一种陪伴感,但由于时空的阻隔与用户匿名机制,也经常会产生交流假象,具有一定的局限性。总之,弹幕评论的传播过程还存在种…查看全部>>
  • 基于文本挖掘的影视弹幕情感分析研究
    摘要:伴随着大数据时代的到来,越来越多的人热衷于在各大网络影视平台观看影视作品.但是由于在大数据背景下,存在着海量弹幕文本,用户无法客观得知该影视作品是否值得观看,因此文章利用文本挖掘技术对影视弹幕文本进行情感分析得出实验结果.文章首先使用Python网络爬虫技术对弹幕文本数据进行获取,然后经过数据清洗等一系列操作,借助第三方库pyecharts库、WordCloud库等分别进行可视化展示,再利用Bi-LSTM模型完成对弹幕文本情感倾…查看全部>>
  • 基于弹幕评论的在线知识社区用户关注度与情感度联合分析
    摘要:试图分析知识社区用户弹幕评论中的关注度与情感度之间的关系,并尝试构建一种关联二者的坐标系,以此为知识视频的分类与推广提供新方法。通过获取一定数量的弹幕评论,利用Sentence-LDA模型与XLNet预训练模型对弹幕评论文本进行分析。通过抽取视频弹幕评论的主题和关键词,对其进行情感估计。根据用户对不同弹幕主题的关注度和情感度,建立用户关注度-情感度坐标系。结果表明,随着视频的播放,在线知识社区用户对视频中不同主题的关注度和情感度发生明…查看全部>>