據(jù)中國網(wǎng)報道，6月29日，新浪微輿情和哈爾濱工業(yè)大學社會計算與信息檢索研究中心聯(lián)合推出了基于社會化大數(shù)據(jù)語義分析的“情緒地圖”測試版。屆時，網(wǎng)民可以登錄新浪微輿情官方網(wǎng)站實時查詢任何關鍵詞的 “情緒地圖”。

　　“情緒地圖”是指基于深度學習的語義情感分類模型，在人類常見情緒分類的基礎上，對社會化媒體文本大數(shù)據(jù)中的潛在情緒進行判別和歸類統(tǒng)計，最終呈現(xiàn)為情緒在時間和空間維度上的分布。“情緒地圖”測試版的上線，標志著語義情緒分析在輿情分析產(chǎn)業(yè)、乃至中國社會化大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的首次正式應用。

　　“情緒地圖”的應用非常廣泛。輿情分析是其中的一類典型應用，通過對社會化媒體上網(wǎng)民所發(fā)布的文本內容進行分析，從而實時地對網(wǎng)民的情緒、態(tài)度和觀點進行監(jiān)測，還可以進一步與事件發(fā)現(xiàn)等任務相結合。除此之外，“情緒地圖”在推薦系統(tǒng)、產(chǎn)品評論分析等任務中也具有很強的實用性，在政務應用、品牌價值、產(chǎn)品質量反饋、影視作品口碑分析等領域均具有較強的實際意義。

　　在技術上，“情緒地圖”使用了基于深度學習的Word Embeddings、LSTM等NLP技術，對三元的傾向性分類模塊與六元情緒分類模塊進行先后判斷，混合使用了深層神經(jīng)網(wǎng)絡機器學習方法和詞典方法。

　　“情緒地圖”基于“喜、怒、哀、恐、驚”這五類常見情緒加上“中性”的六元情緒分類進行的情緒分析，對于社會化大數(shù)據(jù)來說，這種數(shù)據(jù)挖掘更為精細和實用，從而更具應用價值。