【摘 要】
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随着5G加速到来,信息传播速度变大,各色各样的软件伴随着海量数据涌入人们的生活,软件用户由原来被动接收下载获取信息变为现在主动创造上传扩散信息。微博因其能够快速获取信息、自由发表言论,受到越来越多人喜爱。从海量信息中提取群众观点,有助于个人用户了解情绪立场和价值观,政府把控舆情制定相关政策,商家在提高用户满意度的同时增加商业盈利。文本在调查常用的文本情感分析算法的优、缺点后,面向微博短文本的特点,
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随着5G加速到来,信息传播速度变大,各色各样的软件伴随着海量数据涌入人们的生活,软件用户由原来被动接收下载获取信息变为现在主动创造上传扩散信息。微博因其能够快速获取信息、自由发表言论,受到越来越多人喜爱。从海量信息中提取群众观点,有助于个人用户了解情绪立场和价值观,政府把控舆情制定相关政策,商家在提高用户满意度的同时增加商业盈利。文本在调查常用的文本情感分析算法的优、缺点后,面向微博短文本的特点,进行舆情分析。实验用Word2vec预训练,把降低了数据维度的词向量输入到基于注意力机的长短期记忆网络,利用注意力机制直接在词向量学习每个词的情感信息,生成对应的词向量权重,进而词语加权求和得到句子基本情感倾向极性。论文实验部分采用北京理工搜索挖掘实验室公开数据集500万微博语料构建语料库,与SVM、LDA、LSTM、ATT+LSTM不同模型对比实验并取得较好的效果,证明了本文提出的算法在微博短文本领域的适用性。在此基础上,本文严格按照软件工程开发流程设计并开发了面向微博短文本的情感分析Web应用系统。前端采用Vue.js框架设计友好用户界面,后端采用Django框架实现业务逻辑交互,系统采集了新浪微博数据,用实验提出的算法训练模型实现了对个人情感分类和事件舆情预测等功能,即能使算法成功落地又能保证系统舆情分析的可靠性,最后对系统进行功能和非功能测试保证系统质量。
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