【摘 要】
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水利信息包含文本信息、视频信息、音频信息以及图像信息等,其中文本信息是其最广泛、最重要的组成部分,本文将重点关注水利文本信息。随着水利工程的快速发展,海量水利文本数据通过互联网不断积累,水利相关研究人员以及用户如何在这些信息中快速且准确地获取到关键信息,以及如何提高水利文本信息的舆情分析挖掘能力,这些问题已成为近年来国内外水利研究者研究的热点内容。因此,准确判断出水利文本信息的关键内容,对及时且精
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水利信息包含文本信息、视频信息、音频信息以及图像信息等,其中文本信息是其最广泛、最重要的组成部分,本文将重点关注水利文本信息。随着水利工程的快速发展,海量水利文本数据通过互联网不断积累,水利相关研究人员以及用户如何在这些信息中快速且准确地获取到关键信息,以及如何提高水利文本信息的舆情分析挖掘能力,这些问题已成为近年来国内外水利研究者研究的热点内容。因此,准确判断出水利文本信息的关键内容,对及时且精准地掌握水利信息舆情热点非常重要。本文构建了基于深度学习改进的K-means聚类模型,并将该改进模型应用于水利信息舆情分析研究。本论文的主要工作如下:1、构建了基于句向量（doc2vec）和多粒度卷积神经网络改进的聚类模型（DMCNN-K-means）。该模型与传统聚类改进模型进行对比实验,得出DMCNNK-means模型的准确率为95.45%,相比于传统的CNN模型准确率增长5.8%,相比于MCNN模型准确率增长5.25%。结果表明,DMCNN-K-means模型相较其他K-means改进模型,能获取到更有效的文本特征向量,提升模型聚类准确率,得到较准确的水利信息文本聚类标签数及较好的文本聚类效果。2、设计了水利信息舆情分析系统,该系统针对水利新闻文本信息实现了舆情采集、舆情分析和舆情评估功能。其中舆情采集模块的语料主要来自水利新闻网,利用网络爬虫对以水利新闻网为代表的多个水利网站进行爬取得到水利新闻文本数据。舆情分析模块主要针对如何准确识别水利信息舆情热点话题,展开问题研究及模型构建。舆情评估模块是基于评价指标进行理论研究,并选择一定指标对舆情分析模块的结果进行评价。论文研究了融合句向量和多粒度卷积神经网络的DMCNN-K-means聚类模型,充分挖掘了水利文本信息的深层关联信息,实现了水利信息舆情的分析展示,对水利研究者和水利关注者具有一定的指导意义。
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