一种基于用户特征优化的主题挖掘情感分析方法

摘要

本发明属于自然语言处理领域的情感分析与主题挖掘任务，更具体地，涉及一种基于用户特征优化的主题挖掘情感分析方法。包括：S1.建立基于LDA主题模型的多维度主题情感联合模型MTSM，该模型融合了文本信息、时间、用户特征和情感标签；S2.利用训练语料训练模型，求解模型参数；S3.利用训练好的模型对测试语料进行主题挖掘和情感预测。本发明针对网络社交文本的特点，有效整合文本信息、时间、用户特征、情感标签等四个维度的信息，重新定义网络社交文本生成方式，建立多维度主题情感分联合型，并且，提供从多个视角观测对比主题信息，提高对网络社交文本的情感预测准确度。