【摘 要】
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针对传统评论方式依赖整体感知且相对滞后的问题,以弹幕这一新兴短信息表达方式为研究对象,采用文本挖掘与情感分析的方式研究弹幕与网络舆情之间的潜在联系。采用网络爬虫技术采集网络舆情弹幕数据,使用Jieba库实现分词、去停用词及高频词统计,基于WordCloud库绘制词云图,实现可视化,并使用SnowNLP库计算网络舆情弹幕的情感得分,运用隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Alloca
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针对传统评论方式依赖整体感知且相对滞后的问题,以弹幕这一新兴短信息表达方式为研究对象,采用文本挖掘与情感分析的方式研究弹幕与网络舆情之间的潜在联系。采用网络爬虫技术采集网络舆情弹幕数据,使用Jieba库实现分词、去停用词及高频词统计,基于WordCloud库绘制词云图,实现可视化,并使用SnowNLP库计算网络舆情弹幕的情感得分,运用隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation, LDA)模型进行主题词提取,实现对网络舆情弹幕的情感分类和主题分析。实验结果表明,该方法可多维展现网民的情感倾向与关注焦点,是对传统评论文本研究的有效补充。
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