突发事件前Twitter用户言语行为研究:基于机器学习的方法

曹若凡

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突发事件前Twitter用户言语行为研究:基于机器学习的方法

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摘要

针对现代恐怖组织利用社交媒体,进行在线恐怖宣传来策动突发事件的情况,本研究使用机器学习的方法,对Twitter中的相关文本内容进行了分析。首先对推文进行了多种预处理,测试了三种特征提取的优劣,并加入了有言语行为相关特征的词典,其次比较了四种分类器在识别Twitter中用户言语行为效果上的优劣,并进行了参数优化。最后将训练好的模型对某爆炸事件前48小时的相关推文进行了分析,为今后找到相关突发事件发生前的言语行为变化规律提供了依据。

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来源
《电脑知识与技术：学术交流》 |2020年第4期|188-191|共4页
作者
曹若凡;
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作者单位

同济大学经济与管理学院;

上海200092;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机网络;
关键词
社交媒体; 突发事件; 文本分类; 言语行为; 特征提取;

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