%0 Journal Article %A 李玉强 %A 黄瑜 %A 孙念 %A 李琳 %A 刘爱华 %T 基于性格情绪特征的改进主题情感模型 %D 2020 %R %J 中文信息学报 %P 96-104 %V 34 %N 7 %X 近年来,以微博为代表的社交媒体在情感分析中备受关注。然而,绝大多数现有的主题情感模型并没有充分考虑到用户性格特征,导致情感分析结果难尽人意。故该文在现有的JST模型基础上进行改进,提出一种基于时间的性格建模方法,将用户性格特征纳入主题情感模型中;鉴于微博数据包含大量的表情符号之类的特有信息,为了充分利用表情符号来提升微博情感识别性能,该文将情感符号融入JST模型中,进而提出了一种改进的主题情感联合模型UC-JST(Joint Sentiment/Topic Model Based on User Character)。通过在真实的新浪微博数据集上进行实验,结果表明UC-JST情感分类效果优于JST、TUS-LDA、JUST、TSMMF四种典型的无监督情感分类方法。 %U http://jcip.cipsc.org.cn/CN/abstract/article_3003.shtml