基于主题微博中群体情感特征的谣言检测-研究

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1、Abstractpaperimplementsthealgorithmforthecalculationoftweetfromtheaspectsofword,phraseandgrammarinthesentimentanalysis,andextractsavarietyofemotionalcharacteristicsforrumordetectionresearch.Finally,accordingtothetraditionalmethodsofrumordetection,thispaperwi

2、lltreattheproblemofrumordetectionasacredibleclassificationproblem.Whenconstructingthefeaturesetofrumors,wecombinecommonfeatureswiththesevensentimentfeaturesproposedinthispaper;whendeterminingthealgorithmofrumordetection,wechooseSupportVectorMachine(SupportVe

3、ctorMachine,SVM)asarumorclassificationmodel.Inviewoftheabovethreeaspectsofresearchwork,thispaperverifiesthevalidityoftheappealmethodsthroughanalysisandexperiment.Keywords:publicemergencies,themetweet,crowdresponse,sentimentanalysis,eventrumordetectionIII万方数据

4、目录目录摘要......................................................................................................................................IAbstract.............................................................................................................

5、..................II第一章绪论.........................................................................................................................1§1.1研究背景及意义....................................................................................................

6、...1§1.2国内外研究现状........................................................................................................2§1.2.1微博短文本情感分析研究概述.........................................................................2§1.2.2微博谣言检测技术研究概述...........................

7、..................................................3§1.3论文的研究内容........................................................................................................5§1.4论文组织结构.................................................................................

8、..........................5第二章相关理论与技术.....................................................................................................7§2.1主题微博和群体响应相关知识......................................

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