【摘 要】
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新闻是网络舆情的重中之重,网络上的新闻种类繁多。当出现重大负面新闻时,若不能及时了解和引导,很容易形成舆论危机,严重时甚至影响公共安全。基于微服务架构,使用爬虫搜集新闻;利用TF-IDF提取关键词,采用Simhash算法去重;建立深度神经网络模型对新闻的类型与情感倾向进行分析。最后将这些模块连接成系统,对新闻内容进行分析预测并在前端展示,以期能及时监测到负面新闻,便于迅速采取必要措施。测试结果表明,系统是稳定可行的。
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新闻是网络舆情的重中之重,网络上的新闻种类繁多。当出现重大负面新闻时,若不能及时了解和引导,很容易形成舆论危机,严重时甚至影响公共安全。基于微服务架构,使用爬虫搜集新闻;利用TF-IDF提取关键词,采用Simhash算法去重;建立深度神经网络模型对新闻的类型与情感倾向进行分析。最后将这些模块连接成系统,对新闻内容进行分析预测并在前端展示,以期能及时监测到负面新闻,便于迅速采取必要措施。测试结果表明,系统是稳定可行的。
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