AI學習深讀34萬則數據 正中負分類準確率八成
[2022.10.10] 發表
【明報專訊】今次報道分析的大數據來自facebook、Instagram、YouTube、討論區等社交平台及新聞媒體網站，資料蒐集期由7月1日至9月30日，分別包括逾6.5萬篇及逾35.5萬則提及特首李家超與司局長的帖文及網絡留言。針對施政報告的數據則包括約8300篇帖文及逾2.4萬則網絡留言。
針對中文粵語結構 以詞彙字符分析語義
留言屬正或負評，由慧科「多通道卷積神經網絡模型」(MCCNN)進行文本情感分析(sentiment analysis)判定。模型建基於廣泛應用於解讀英文文本的「卷積神經網絡模型」，是針對中文及粵語結構的分析模型。模型同時使用詞彙和字符從多維度分析語義，通過深度學習和自然語言處理技術，判斷文本的正、負面情感傾向，並給予概率得分。
系統反覆深讀逾34萬項數據，包含1300萬個字詞，系統正負面兩分類整體準確率為90%；正負面及中性三分類的整體準確率為80%。
慧科訊業時事分析顧問黃潔慧補充，系統判斷文字情感傾向時會考慮語境，並會定期更新。她舉例，2017年特首選舉時，參選人葉劉淑儀曾被麒麟撞倒，系統會將「麒麟」列作負面字詞。
李立峯：網絡輿情非抽樣 仍有研究價值
中大新傳學院教授李立峯表示，網絡輿情雖然並非抽樣調查，但仍然有其研究價值，包括反映對社會關注度較高的市民意見、社會負面情緒的強度，以及社會最關注哪些議題等。
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