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基于抑郁症患者微博平台数据的文本语义挖掘与情感分析

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基于抑郁症患者倾向于在社交平台表达情感的特性,提出在当前社交媒体上搜寻、分析和讨论抑郁症患者的主要特征.首先对抑郁症患者的微博数据进行高频词分析,使用LDA主题模型构建映射关系;然后基于时间序列分析该类人群正负向情感表达的变化情况,细致分析5类消极情绪的强度占比;最后在现有理论成果的基础上对抑郁症患者的平台形象、认知特征、行为特征及情感特征进行总结.在微博平台中利用文本特征与情感关键影响因素识别潜在的抑郁症患者具有非常重要的实际意义.
Text Semantic Mining and Emotion Analysis Based on Weibo Platform Data for Depression Patients

depressionsocial mediatext semantic miningemotional analysis

范文蓉、刘峰

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南京邮电大学 教育科学与技术学院,江苏 南京 210023

抑郁症 社交媒体 文本语义挖掘 情感分析

国家自然科学基金

62177029

2023

10.11907/rjdk.222099

软件导刊
湖北省信息学会

软件导刊

影响因子：0.524
ISSN：1672-7800
年,卷(期)：2023.22(10)
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