Resumen

Con el rápido desarrollo de Internet, Weibo se ha convertido gradualmente en una de las herramientas sociales de uso común en la sociedad actual. Podemos expresar nuestras opiniones en Weibo en cualquier momento y lugar. Weibo es ampliamente utilizado y las personas pueden expresarse libremente en él; por lo tanto, la cantidad de comentarios en Weibo se ha vuelto extremadamente grande. Para contar las actitudes de los usuarios hacia un cierto evento, los gestores de Weibo a menudo necesitan evaluar la posición de cierto microblog de manera apropiada. En las tareas tradicionales de detección de posición, los investigadores principalmente explotan características semánticas del texto a través de la construcción de ingeniería de características y diccionarios de sentimientos, pero esto requiere una gran cantidad de mano de obra en la selección y diseño de características. Sin embargo, es un método efectivo para analizar el estado de ánimo de los comentarios en los microblogs. El aprendizaje profundo está desarrollándose en una dirección cada vez más madura, y la utilización de métodos de aprendizaje profundo para la detección de sentimientos

• Materias:Big Data Segmentación de líneas Tráfico de red Reconocimiento de entidad Esquema de programación
• Subjects:Big Data Line segmentation Network traffic Entity recognition Programming scheme
• Palabras claves:Desarrollo; Weibo; Herramientas sociales; Comentarios; Detección de sentimientos; Aprendizaje profundo
• Keywords:Development; Weibo; Social tools; Comments; Sentiment detection; Deep learning