【摘 要】
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当前社会互联网已经成为人们获取信息的重要途经,网络舆情的监测也愈发重要,如何分辨出负面情感倾向的舆情信息是网络舆情管理的重点。面对海量的舆情数据,人工分类的效率过于低下,必须借助舆情分析论文进行分析。常用的舆情分析系统一般采用基于关键词的舆情分析技术,这种技术在处理中文舆情信息时,由于中文的多义词和文本语序对语义的影响导致分类准确性不高。随着自然语言处理技术的发展,机器学习逐渐成为舆情分析领域新的
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当前社会互联网已经成为人们获取信息的重要途经,网络舆情的监测也愈发重要,如何分辨出负面情感倾向的舆情信息是网络舆情管理的重点。面对海量的舆情数据,人工分类的效率过于低下,必须借助舆情分析论文进行分析。常用的舆情分析系统一般采用基于关键词的舆情分析技术,这种技术在处理中文舆情信息时,由于中文的多义词和文本语序对语义的影响导致分类准确性不高。随着自然语言处理技术的发展,机器学习逐渐成为舆情分析领域新的热点研究方向,不只是通过关键词,而是通过分辨舆情的情感倾向来实现对可能引起舆论危机的舆情进行监控。不同机器学习算法的舆情情感分类能力不同,不合适的方法不仅无法有效分析舆情,反而会增加分析难度。因此,本文设计了基于BERT模型的舆情情感分类模型来分类出负面舆情,再使用基于DBSCAN的舆情话题聚类方法提取热点负面舆情话题,最终设计并实现了原型系统以实现对网络舆情的分析。本文的具体工作如下:（1）提出了基于BERT的网络舆情情感倾向分类模型。利用BERT模型生成网络舆情数据的词向量,根据模型训练数据集数量的多少选择合适的分类模型对舆情词向量进行情感倾向分类,最后分类出负面情感倾向的舆情。（2）提出了基于DBSCAN的网络舆情话题聚类方法。首先对负面舆情信息进行预处理:分词、去停用词;同时使用TF-IDF算法生成特征词权重表,使用Simhash算法和特征词权重表构建负面舆情信息的文本特征;最后使用DBSCAN算法对文本特征进行聚类,从聚类得到的类簇中提取热点舆情话题。（3）设计并实现了一个网络舆情分析原型系统,从工程应用角度介绍了本系统从模型训练模块、舆情分类模块、舆情聚类模块和舆情信息分析模块的一系列功能,并测试系统分类和聚类性能。
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