- 商品参数
-
- 作者:
无著
- 出版社:化学工业出版社
- ISBN:9784218723605
- 版权提供:化学工业出版社
店铺公告
为保障消费者合理购买需求及公平交易机会,避免因非生活消费目的的购买货囤积商品,抬价转售等违法行为发生,店铺有权对异常订单不发货且不进行赔付。异常订单:包括但不限于相同用户ID批量下单,同一用户(指不同用户ID,存在相同/临近/虚构收货地址,或相同联系号码,收件人,同账户付款人等情形的)批量下单(一次性大于5本),以及其他非消费目的的交易订单。
温馨提示:请务必当着快递员面开箱验货,如发现破损,请立即拍照拒收,如验货有问题请及时联系在线客服处理,(如开箱验货时发现破损,所产生运费由我司承担,一经签收即为货物完好,如果您未开箱验货,一切损失就需要由买家承担,所以请买家一定要仔细验货),
关于退货运费:对于下单后且物流已发货货品在途的状态下,原则上均不接受退货申请,如顾客原因退货需要承担来回运费,如因产品质量问题(非破损问题)可在签收后,联系在线客服。
基本信息
书名: | 社会化媒体情感挖掘与信息传播 |
作者: | 李慧 |
出版社: | 化学工业出版社 |
出版日期: | 2022-01-01 |
版次: | 1 |
ISBN: | 9787122399861 |
市场价: | 78.0 |
目录
第1章绪论1
1.1社会化媒体的客观信息挖掘1
1.1.1社会网络分析1
1.1.2社会化媒体信息传播2
1.2社会化媒体的主观信息挖掘3
1.2.1社会化媒体情感挖掘4
1.2.2情感分析评测会议7
1.2.3语料库资源8
1.3社会化媒体的应用研究9
第2章社会化媒体语料的获取及预处理12
2.1语料的自动获取13
2.1.1基于网络爬虫的半结构化语料自动获取13
2.1.2基于Web API的半结构化语料自动获取方法20
2.1.3基于模拟浏览器的语料自动获取方法22
2.2语料预处理24
2.3情感词典25
2.3.1基础词典26
2.3.2修饰词典28
2.3.3情感词典的自动构建29
2.4中文分词34
2.4.1中文分词方法35
2.4.2中文分词工具39
2.4.3中文分词研究的基本问题40
2.5句法分析42
2.5.1句法分析语法体系43
2.5.2句法分析方法46
2.5.3中文句法分析工具48
第3章中文新词发现50
3.1中文新词51
3.1.1新词的定义与特点51
3.1.2新词的构词特51
3.2中文新词发现技术52
3.2.1新词发现的难点53
3.2.2候选新词提取53
3.2.3垃圾字串过滤58
3.2.4评价指标60
3.3基于迭代的新词发现算法61
3.3.1重复模式抽取61
3.3.2重复模式统计特征计算62
3.3.3基于迭代的新词发现的实例64
3.4基于N-Gram的新词发现算法68
3.4.1候选词抽取68
3.4.2算法思路69
3.4.3基于N-Gram的新词发现的实例70
第4章词语级情感倾向分析78
4.1候选情感词提取78
4.1.1基准种子词的选取78
4.1.2词语相似度计算79
4.1.3候选词的抽取及过滤81
4.2词语情感强度计算82
4.2.1基于词典的词语情感强度计算82
4.2.2基于统计的词语情感强度计算82
4.3评价指标85
4.4融合HowNet和PMI的情感倾向计算87
4.4.1算法思想87
4.4.2融合HowNet和PMI的词语情感倾向分析的实例88
第5章句子/篇章级情感倾向分析92
5.1情感倾向分析算法92
5.1.1基于情感词典和规则的情感倾向分析92
5.1.2基于机器学情感倾向分析93
5.2基于词典和规则的情感倾向分析100
5.2.1基于基础情感词典的情感倾向分析100
5.2.2基于规则和多部情感词典的情感倾向分析101
5.3基于句法和规则集的情感倾向分析104
5.3.1句型和句间关系规则105
5.3.2程度修饰和否定修饰规则111
5.3.3文本情感值计算117
5.4句子级/篇章级情感倾向分析的实例118
5.4.1实验设置118
5.4.2实验结果分析118
第6章社会化媒体文本的多级情感分析126
6.1基于情感词典和规则的多级情感分析126
6.2基于机器学多级情感分析128
6.2.1特征选择128
6.2.2情感分类模型129
6.3融合类序列规则和机器学多级情感分析131
6.3.1关联规则132
6.3.2社会化媒体语料中挖掘类序列规则144
6.3.3社会化媒体语料的情感分类145
6.4社会化媒体文本多级情感分析的实例147
6.4.1实验设置147
6.4.2实验结果分析148
第7章社会化媒体信息网络160
7.1复杂网络160
7.1.1复杂网络的拓扑参数161
7.1.2复杂网络的拓扑特165
7.2情感词共现网络168
7.2.1情感词共现网络的构建168
7.2.2情感词共现网络的拓扑结构170
7.3媒体信息传播网络177
7.3.1媒体信息传播网络的构建177
7.3.2媒体信息传播网络的拓扑结构178
7.3.3媒体信息传播网络的用户互动行为181
7.4基于拓扑势的关键用户识别188
7.4.1节点重要度评估189
7.4.2关键用户识别194
7.4.3用户角色划分201
内容介绍
社会化媒体情感挖掘与信息传播是人工智能、数据挖掘、自然语言处理、传播学、情报学等多学科交叉研究领域之一,对网络舆情的预警、分析、监测和管理等具有重要意义。本书系统地介绍了社会化媒体情感挖掘与信息传播的主要思想、理论及方法,是社会化媒体语料的获取及预处理、中文新词发现、情感倾向分析、多级情感分类、社会化媒体信息网络等。除绪论外,每章介绍一个主题,从实际需求或问题出发,由浅入深,阐明思想,理论结合实践,便于读者掌握社会化媒体情感挖掘与信息传播理论与方法的实质,学以致用。本书可作为社会化媒体处理、情感分析、信息传播等专业的科研人员、管理人员的参考书,也可作为高等院校相关课程的教学用书。
在线试读
媒体评论
会化媒体已经融入并改变了人们的日常学习、工作和生活方式,成为信息产生、获取、传播的重要载体。基于海量的社会化媒体数据,挖掘客观信息和主观信息,揭示人类社会行为模式的实质,进而剖析并理解人类个体及群体,是典型的多学科交叉研究课题, 挑战。社会化媒体在突发事件、危机事件等舆论传播中的作用日益凸显,其中情感挖掘和信息传播是社会化媒体处理的重要任务,对网络舆情的预警、分析、监测和管理等具有重要意义。
会化媒体已经融入并改变了人们的日常学习、工作和生活方式,成为信息产生、获取、传播的重要载体。基于海量的社会化媒体数据,挖掘客观信息和主观信息,揭示人类社会行为模式的实质,进而剖析并理解人类个体及群体,是典型的多学科交叉研究课题,挑战。社会化媒体在突发事件、危机事件等舆论传播中的作用日益凸显,其中情感挖掘和信息传播是社会化媒体处理的重要任务,对网络舆情的预警、分析、监测和管理等具有重要意义。
1