通過分析安隆公司內部電子郵件的網絡結構和情感趨勢,可以揭示公司內部資訊流動、關鍵員工以及危機前後的情感變化,但情感分析結果不一定與公司的財務狀況直接相關。
本研究利用 RoBERTa 模型對亞馬遜產品評論進行情感分析,探討情感分數與消費者行為之間的關係,並為企業決策和營銷策略提供參考。
本文提出了一種名為動態自適應秩空間探索(DARSE)的新框架,用於使用大型語言模型進行高效且有效的情感分析,通過動態調整模型層級的秩值,在計算效率和模型性能之間取得平衡,顯著提高了情感分析的準確性。
本研究提出將近鄰傳播(AP)聚類演算法與凝聚層次聚類(AHC)結合,應用於推文情感分析,並與傳統 K-means 聚類演算法進行比較,結果顯示結合 AP 與 AHC 的方法在識別情感模式方面表現更優異。