【摘 要】
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随着互联网和大数据的迅速发展,如何获取国家和省部级政策、战略、方针对社会的传播影响力及舆情监测力,已发展成为重要的研究内容。针对传统文本分析模型存在主题识别不精准
【机 构】
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贵州财经大学信息学院,贵州财经大学,贵州财经大学计划财务处,贵州财经大学
【基金项目】
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贵州省科技计划项目:多源地理数据融合知识图谱构建方法在舆情分析中的应用——以贵州省为例(黔科合基础[2019]1041),贵州省科技计划项目:圆形地下连续墙结构时变性仿真研究(黔科合基础[2019]1403),贵州省科技计划项目:基于大数据及图像识别的水族文献及濒危水书抢救性整理研究(黔科合基础[2020]1Y279),贵州省教育厅青年科技人才成长项目:无人机遥感图像去雾算法研究(黔教合KY字[2
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随着互联网和大数据的迅速发展,如何获取国家和省部级政策、战略、方针对社会的传播影响力及舆情监测力,已发展成为重要的研究内容。针对传统文本分析模型存在主题识别不精准,缺乏深层次语义理解等问题,研究面向贵州省三大战略行动的文本挖掘及LDA模型分析,采用LDA模型和K-means文本聚类方法,挖掘贵州省大扶贫、大数据、大生态三大战略行动的主题词。实验数据采集微信公众号关于贵州省三大战略行动的网页文本,并通过准确率、召回率和F值进行评估。实验结果表明,该方法能有效地挖掘出贵州省三大战略行动的主题关键词及民众关注的
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