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新浪微輿情與哈爾濱地圖標注聯(lián)合推出“情緒地圖”測試版

1663 2017年6月29日，新浪微輿情和哈爾濱工業(yè)大學社會核算與信息檢索研究中心聯(lián)合推出了根據(jù)社會化大數(shù)據(jù)語義剖析的心情地圖測試版。到時，網(wǎng)民能夠登錄新浪微輿情官方網(wǎng)站實時查詢?nèi)魏侮P(guān)鍵字的心情地圖。
心情地圖是指根據(jù)深度學習的語義感愛分類模型，在人類多見心情分類的基礎(chǔ)上，對社會化媒體文本大數(shù)據(jù)中的潛在心情進行區(qū)分和歸類計算，終究呈現(xiàn)為心情在時刻和空間維度上的散布。心情地圖測試版的上線，標志著語義心情剖析在輿情剖析工業(yè)、甚至我國社會化大數(shù)據(jù)工業(yè)的初次正式使用。
心情地圖的使用十分廣泛。輿情剖析是其間的一類典型使用，經(jīng)過對社會化媒體上網(wǎng)民所發(fā)布的文本內(nèi)容進行剖析，然后實時地對網(wǎng)民的心情、心情和觀念進行監(jiān)測，還能夠進一步與事情發(fā)現(xiàn)等使命相結(jié)合。除此之外，心情哈爾濱地圖標注在引薦體系、商品談?wù)撈饰龅仁姑幸簿哂泻軓姷挠杏眯裕谡?wù)使用、品牌價值、商品質(zhì)量反應(yīng)、影視作品口碑剖析等范疇均具有較強的實踐意義。在技能上，心情地圖使用了根據(jù)深度學習的Word Embeddings、LSTM等NLP技能，對三元的傾向性分類模塊與六元心情分類模塊進行先后判別，混合使用了深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學習辦法和詞典辦法。
語義感愛分類是自然語言處理中一項主要的使用，能夠分為兩大種類：感愛傾向性剖析與心情剖析。感愛傾向性指的是文本的感愛極性，例如活躍、消沉或中性，目前國內(nèi)社會化大數(shù)據(jù)剖析范疇（包含輿情剖析范疇）中對語義的感愛判別，基本上都是根據(jù)感愛傾向性的判別，也就是說，一般僅分為正面、負面和中性3類。但是，在實踐使用中，這種粗線條的感愛分類方式，明顯不能滿意用戶的精密化需求。例如，在一起重大災(zāi)禍事情中，盡管消沉或負面的心情占主導，但這種負面感愛中以憤恨為主、還是以哀痛為主，關(guān)于輿情態(tài)勢的判別成果區(qū)別就會很大，有關(guān)部分下一步的善后處理及言論引導作業(yè)側(cè)重點也會有所不同。而心情則指的是高興、憤恨、哀痛、驚駭、驚訝/吃驚等人類多見心情，更能反映大家的觀念和定見傾向。心情地圖恰是根據(jù)喜、怒、哀、恐、驚這五類多見心情加上中性的六元心情分類進行的心情剖析，關(guān)于社會化大數(shù)據(jù)來說，這種數(shù)據(jù)發(fā)掘更為精密和有用，然后更具使用價值。

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