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摘要
【目的】根据美国政客在特定时间段内的推特文本数据分析其动态的政治情感极性变化,辅助情报分析人员判断美国政治走向和中美关系未来走势。【方法】提出一种架构,结合多种深度学习模型,构建特定群体的专属推文数据集,得到情感极性多分类器,然后引入推文的时间特征,最终得到政客动态政治情感极性。【结果】构建的美国政客推文数据集验证所提出的综合架构在此任务中的有效性,分类器验证集准确率达到80.66%,准确率相比传统人工神经网络方法提高8.07%。针对20名美国州长、参议员的情感极性判断,成功率为75%。针对个体的动态政治情感极性分析,可以为分析人员提供有效的帮助和情报支撑。【局限】动态政治情感极性的分析依赖于数据集的定时更新和迭代,否则模型的准确率和有效性会随时间的变化而降低;政治情感极性所受的影响因素非常多,政客所发推文情感内容与其所代表的真实政治倾向可能有差异,会造成模型一定程度的误判。【结论】本文方法有效地利用多种深度学习技术辅助情报分析人员从海量推特文本数据中获取较为准确的动态政治情感极性。
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