...
  • 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 外文期刊>Computational Visual Media >Visual exploration of Internet news via sentiment score and topic models
【24h】

Visual exploration of Internet news via sentiment score and topic models

机译：通过情感分数和主题模型视觉探索互联网新闻

获取原文
           
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

Analyzing and understanding Internet news are important for many applications, such as market sentiment investigation and crisis management. However, it is challenging for users to interpret a massive amount of unstructured text, to dig out its accurate meaning, and to spot noteworthy news events. To overcome these challenges, we propose a novel visualization-driven approach for analyzing news text. We first collect Internet news from different sources and encode sentences into a vector representation suitable for input to a neural network, which calculates a sentiment score, to help detect news event patterns. A subsequent interactive visualization framework allows the user to explore the development of and relationships between Internet news topics. In addition, a method for detecting news events enables users and domain experts to interactively explore the correlations between market sentiment, topic distribution, and event patterns. We use this framework to provide a web-based interactive visualization system. We demonstrate the applicability and effectiveness of our proposed system using case studies involving blockchain news.
机译：分析和理解互联网新闻对于许多应用来说都很重要，例如市场情绪调查和危机管理。但是，用户对用户解释了大量的非结构化文本，挖掘其准确的意义，并提供值得注意的新闻事件。为了克服这些挑战，我们提出了一种新颖的可视化驱动方法，用于分析新闻文本。我们首先从不同来源收集互联网新闻，并将句子编码为适合于输入到神经网络的向量表示，这计算了情绪评分，以帮助检测新闻事件模式。随后的交互式可视化框架允许用户探讨互联网新闻主题之间的开发和关系。此外，检测新闻事件的方法使用户和域专家能够交互地探索市场情绪，主题分布和事件模式之间的相关性。我们使用此框架提供基于Web的交互式可视化系统。我们展示了使用涉及区块链新闻的案例研究的建议系统的适用性和有效性。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号