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基于情感計算的電影成功要素分析——以《流浪地球》為例

發(fā)布時間:2024-06-12 02:30
  《流浪地球》在中國科幻電影發(fā)展中具有里程碑意義,因此挖掘該影片"題材""劇情""畫面""影人""音效"五個維度上的成功要素非常有意義。為此,本文以該影片在豆瓣上的長評為研究對象,利用Word2vec詞向量提取分析維度,然后借用情感字典與規(guī)則方法分析情感傾向,最后通過正、負情感評論的聚類,總結(jié)了該影片的成功點與不足之處;通過本文研究,發(fā)現(xiàn)在"題材"上,該影片獲得普遍的認可;在"音效"和"畫面"維度上,該影片處于一個中等水平,"影人"和"劇情"方面存在較大爭議。

【文章頁數(shù)】:9 頁

【部分圖文】:

圖1基于網(wǎng)絡影評的《流浪地球》成功要素分析框架

圖1基于網(wǎng)絡影評的《流浪地球》成功要素分析框架

豆瓣(douban)是一個社區(qū)網(wǎng)站,于2005年3月6日由楊勃(網(wǎng)名“阿北”)創(chuàng)立。豆瓣電影作為豆瓣網(wǎng)站中很重要的一個組成部分,會提供時下新上映的電影相關(guān)內(nèi)容介紹以及已經(jīng)看過此電影的人的評論,而且豆瓣電影用戶基數(shù)大、影評數(shù)量多且專業(yè)性較強,因而具有較大的參考價值,因此我們爬取了豆....


圖2LDA的圖模型

圖2LDA的圖模型

重復上述過程N次,就生成了該文檔d,這一過程的圖形描述(21)如圖2。圖2中z是隱藏變量,即某個單詞所對應的主題未知,φ和θ分別又帶有超參數(shù)β和α,所以LDA的目標事實上就是估計β和α。


圖3豆瓣影評星級數(shù)目分布圖

圖3豆瓣影評星級數(shù)目分布圖

我們從豆瓣上(https://movie.douban.com/subject/26266893/)爬取了豆瓣長評,截至2019年3月21日,《流浪地球》顯示有20964條長影評,我們借助Python爬蟲獲得了有效影評14455條,每條影評數(shù)據(jù)項有評論作者、評論標題、評論內(nèi)容、評....


圖4影評各個維度關(guān)鍵詞云圖

圖4影評各個維度關(guān)鍵詞云圖

在完成表1的初始電影關(guān)鍵要素詞之后,我們利用Word2Vec模型對整個語料進行訓練,得到各個詞50維的向量,然后利用Cosine相似度計算每個詞與初始電影關(guān)鍵要素詞之間相似性,當相似度大于0.8時將該詞加入對應維度隊列,在完成全部詞的計算之后,可能出現(xiàn)有些詞同時在不同隊列均有出現(xiàn)....



本文編號:3993088

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