基于概率主题模型的社会化情感分析

作     者：朱琛 

作者单位：中国科学技术大学 

学位级别：硕士

导师姓名：陈恩红

授予年度：2015年

学科分类：08[工学] 081203[工学-计算机应用技术] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

主      题：社会化情感 主题模型 情感分析 

摘      要：当前,许多新闻门户网站都允许用户在阅读新闻后分享他们对新闻的情感（如愤怒或震惊）。相较于评论和评分这些传统的用户反馈方式,这些特定的情感标签能更准确表达读者的感受。本文意图利用这些用户生成的情感标签去分析社会化情感的演变。解决该问题的关键是如何分析时间对社会化情感的影响。为此,采用了时间感知的主题模型对社会化情感进行建模。具体而言,首先,提出了模型emotion-Topic over Time （eToT）和模型mixed emotion-Topic over Time （meToT）,在这两个模型中,新闻主题和时间的关系用Beta分布表征,主题和情感的关系用多项分布表征。然而,虽然上述模型可以直接发现新闻中主题、情感和时间的潜在关系,但它们本质上来说仍是静态模型,故无法捕捉主题的动态演变。因此,进一步提出用状态空间模型来跟踪主题的演化并提出了模型emotion-based dynamic topic model （eDTM）。此外,还列举了一系列上述模型潜在的应用,如情感预测,情感为基础的新闻的建议和情感异常检测。综上所述,本文主要工作和贡献如下： ·首先,全面分析了如何通过用户生成的情感标签对社会化情感的演变进行分析并指出这项研究对人们社交生活的重要意义。 ·其次,为跟踪社会化情感的演变,从不同的角度提出了三个时间相关的主题模型,分别是eToT, meToT, eDTM。这些模型可以从多个方面有效的揭示新闻主题、情感和时间三者之间的潜在关系。除此以外,还列举了一系列上述模型的潜在情感应用。 ·第三,在一个真实数据上对所提出的模型进行检验。实验结果表明,本文提出的模型可以有效地对社会化情感进行建模。