【摘 要】
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随着时代的不断发展,互联网在人类生活中的比重越来越大,已经成为生活必需品。与此同时,伴随着微博、抖音等软件的崛起,互联网已经开始迈入自媒体时代,这种进步的同时也促使网民自由的对事物发表大量的看法和观点,舆情分析因此应运而生。舆情分析可以快速判断国民对某些重大突发事件的情感倾向,客观的反应社会的舆论导向,有利于国家和相关部门快速了解舆情,从而实现监督,并精准引导,进而维护社会的稳定。农历鼠年以来全社
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随着时代的不断发展,互联网在人类生活中的比重越来越大,已经成为生活必需品。与此同时,伴随着微博、抖音等软件的崛起,互联网已经开始迈入自媒体时代,这种进步的同时也促使网民自由的对事物发表大量的看法和观点,舆情分析因此应运而生。舆情分析可以快速判断国民对某些重大突发事件的情感倾向,客观的反应社会的舆论导向,有利于国家和相关部门快速了解舆情,从而实现监督,并精准引导,进而维护社会的稳定。农历鼠年以来全社会的关注重点非新冠肺炎莫属,面对来势汹汹的疫情,国民无法在线下沟通交流,因此更依赖通过互联网发表言论以表达自己对疫情现状的担忧或对疫情向好的感叹,特别是微博上的评论传播更快,一旦疫情稍有反复势必会引起社会巨大的关注甚至恐慌。因此如何及时准确的把握社会舆论,如何正确的引导舆论避免恐慌都成为了在新冠肺炎疫情大背景下的一个至关重要的议题和新的考验。基于以上问题,本文针对新冠肺炎相关的微博网络舆情进行研究,通过逐步优化,最终得到三个不同的模型,主要研究工作包括如下几个部分:1.微博中新冠肺炎相关评论文本的预处理。文本采用网络爬虫技术在新浪微博爬取2020年8-9月的新冠肺炎相关评论信息10万条,通过主题模型、相似度算法以及搜索关键词等方法过滤去除与新冠肺炎相关性较低或者不相关的噪声数据;经过人工标注后,采用分词技术和统计方法完成对数据的预处理。2.根据CNN和BiLSTM在进行文本处理时的特点,将二者结合构建模型用于文本情感分析。CNN的优势在于对复杂特征进行提取,BiLSTM模型的优势在于通过保留历史信息从而对整体语句有更好的把控。本文进行多次参数对比实验以确定最优参数下的新模型,相比传统模型在分类性能上均有所提高。3.根据CNN和BiGRU在进行文本处理时的特点,将二者结合构建新模型。GRU模型的基本结构是只含有两个门控设置,LSTM模型则含有三个门控设置,相比之下GRU少了一个门控设置,因此模型结构更加简单。故当分类性能相同时GRU模型更优。通过多次参数对比实验以确定最优参数下的新模型,对比传统模型在分类性能有所提高,同时与C-BiLSTM模型对比后发现分类性能相似但结构更加简单,且运用时间更短。4.针对C-BiLSTM模型的不足进行改进,其不足主要体现在不能有效的解决特征向量分配权重的问题,单纯改变参数已经无法再继续优化,故引入自注意力机制,并构建一种C-BiLSTM-SA模型用于文本情感分析,该模型会关注到句子中各词语相对整个句子而言重要程度的区别并对不同的词语赋予不同权值。最后通过本文自建的数据集进行验证,证明改进后的C-BiLSTM-SA模型分类效果更佳。进一步与其他代表性论文工作进行实验对比,结果表明该模型性能略好。
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