摘要
本发明公开了一种融合情感特征与语义特征的网络声誉评价方法及系统,方法包括:采集与评价对象相关的文本数据并进行预处理;完成情感特诊及语义特诊提取;在情感影响、主题影响以及行为影响三个维度分别进行单维度评价;对情感影响、主题影响、行为影响等各维度评价指标进行降维处理,提取主成分和因子,简化评价模型;通过层次聚类分析,将网络实体划分为不同类别,根据不同类别的特征进行网络声誉评价;基于DEA效率模型从投入和产出视角,对网络声誉管理的效率进行评价;基于BP神经网络计算评价指标的权重矩阵,对网络声誉进行预测评价。提供了一种融合情感特征与语义特征的网络声誉评价方法及系统,实现对网络声誉的全面、科学、精准评价。
技术关键词
融合情感特征
声誉评价方法
语义特征
word2vec模型
文本
BP神经网络
情感分析方法
决策
情感倾向分析
矩阵
指标
主题
因子
样本
特征值
DEA模型
实体
层次聚类算法
数据
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语音识别模型
音频
数据
适配器
计算机可执行指令