《表1 用户微博文本内容特征》
本文使用CCPL开发的中文心理分析系统TextMind[14],产生已验证的76个微博文本特征[14],如表1所示。另外,表情符号更能反应用户情绪,所以本文统计微博消息中含有的表情符号,并统计每条消息的影响力,如表2所示。
图表编号 | XD00193783600 严禁用于非法目的 |
---|---|
绘制时间 | 2020.11.15 |
作者 | 舒晓敏、马晓宁 |
绘制单位 | 中国民航大学计算机科学与技术学院、中国民航大学计算机科学与技术学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |
本文使用CCPL开发的中文心理分析系统TextMind[14],产生已验证的76个微博文本特征[14],如表1所示。另外,表情符号更能反应用户情绪,所以本文统计微博消息中含有的表情符号,并统计每条消息的影响力,如表2所示。
图表编号 | XD00193783600 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.11.15 |
作者 | 舒晓敏、马晓宁 |
绘制单位 | 中国民航大学计算机科学与技术学院、中国民航大学计算机科学与技术学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |