分类： 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间： 2017-12-05 合作期刊: 《数据分析与知识发现》
摘要： 【目的】提出一种基于情感分析技术自动识别特定领域谣言的方法。【方法】界定高、低质量信息源, 在 假设高质量信息源信息更可靠的情况下, 通过基于情感词典的情感分析方法, 量化高质量信息源与低质量信息 源对特定对象的情感差异, 判定低质量信息源提供的信息是否属于谣言。【结果】将该方法应用于“食品养生”、 “医学健康”两个领域进行谣言识别。在 30 个疑似谣言案例中准确识别出 23 个谣言案例, 准确率为 76.67%。 本文提出的谣言识别方法在谣言预测方面的 F 值为 83.34%, 查全率为 71.42%, 查准率为 100%; 在非谣言文本预测 上的 F 值为 72.73%, 查全率为 100%, 查准率为 57.14%。【局限】未实现不同信息源数据自动抽取, 每个谣言案例 下的人工收集的谣言数量有限。【结论】本文基于情感分析的谣言识别方法对特定类型的谣言是有效的。
分类： 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间： 2017-11-30 合作期刊: 《数据分析与知识发现》
摘要： 【目的】提出一种基于情感分析技术自动识别特定领域谣言的方法。【方法】界定高、低质量信息源, 在 假设高质量信息源信息更可靠的情况下, 通过基于情感词典的情感分析方法, 量化高质量信息源与低质量信息 源对特定对象的情感差异, 判定低质量信息源提供的信息是否属于谣言。【结果】将该方法应用于“食品养生”、 “医学健康”两个领域进行谣言识别。在 30 个疑似谣言案例中准确识别出 23 个谣言案例, 准确率为 76.67%。 本文提出的谣言识别方法在谣言预测方面的 F 值为 83.34%, 查全率为 71.42%, 查准率为 100%; 在非谣言文本预测 上的 F 值为 72.73%, 查全率为 100%, 查准率为 57.14%。【局限】未实现不同信息源数据自动抽取, 每个谣言案例 下的人工收集的谣言数量有限。【结论】本文基于情感分析的谣言识别方法对特定类型的谣言是有效的。
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