【摘 要】
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受益于人民生活水平的不断提高和高速交通等技术产业的发展,我国汽车产业已经进入了大众时代,汽车成为人们青睐的出行工具。各车企间的竞争也逐渐白热化,车企舆情就是竞争中的重要一环。“特斯拉提供刹车事故前1分钟数据”等舆情事件的发酵也侧面反映了网络舆情分析的重要性,借助文本分析,企业可以了解网络舆情倾向及舆论中心,从而纠正网络上的负面舆论影响,维护企业品牌形象。因此,对互联网上车企相关舆情的分析对车企的成
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受益于人民生活水平的不断提高和高速交通等技术产业的发展,我国汽车产业已经进入了大众时代,汽车成为人们青睐的出行工具。各车企间的竞争也逐渐白热化,车企舆情就是竞争中的重要一环。“特斯拉提供刹车事故前1分钟数据”等舆情事件的发酵也侧面反映了网络舆情分析的重要性,借助文本分析,企业可以了解网络舆情倾向及舆论中心,从而纠正网络上的负面舆论影响,维护企业品牌形象。因此,对互联网上车企相关舆情的分析对车企的成长与发展具有十分重要的意义与价值。本文以车企网络舆情数据作为研究对象,从舆情情感分类和舆情主题提取两个方面展开研究。在车企舆情的情感分类分析中,首先对收集到的数据进行数据清洗、文本向量化等处理。再依据向量化后的文本数据,从三个角度建立车企舆情的情感分类模型。一是构建支持向量机模型,把这类传统的机器学习模型作为参照的基础模型;二是构建主流的深度学习模型,包括卷积神经网络（CNN）模型,长短期记忆神经网络（LSTM）模型;三是针对主流深度学习模型各自存在的优缺点,进行模型改进和模型融合,包括建立双向长短期记忆神经网络（Bi LSTM）模型,CNN-LSTM模型和LSTM-CNN模型。最后,以模型的准确率、宏指标等评价指标对模型性能进行评估。通过实验表明,基于CNN-LSTM的车企舆情情感分类模型的分类效果是最好的。在车企舆情的主题提取分析中,对已完成情感分类的数据集进行LDA主题提取,并借助模型的困惑度确定LDA主题模型中的主题数K值。通过对正向舆情和负向舆情分别进行主题提取,发现公众的关注点主要集中在汽车质量、汽车性价比、汽车生销等方面。根据分析得出的结果,可以为企业进一步提升商品质量、改善企业形象提出指导性建议。
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