【摘 要】
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在当今这个以速度、效率为标准的互联网信息时代,新浪微博作为一种盛行的社交媒体信息交流平台,为网络用户提供了跨越时空的即时通讯互动服务。自媒体时代的网民因此能够及时地点评社会公共事件和表达个人观点看法,由此网络舆情分析应运而生。社会重大公共事件经过时间的发酵和网民的热议,在网络上会形成不同的情感走向,运用大数据分析技术手段对其进行挖掘与分析,有利于精准引导网络舆情向积极的方向发展,提高政府社会综合治
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在当今这个以速度、效率为标准的互联网信息时代,新浪微博作为一种盛行的社交媒体信息交流平台,为网络用户提供了跨越时空的即时通讯互动服务。自媒体时代的网民因此能够及时地点评社会公共事件和表达个人观点看法,由此网络舆情分析应运而生。社会重大公共事件经过时间的发酵和网民的热议,在网络上会形成不同的情感走向,运用大数据分析技术手段对其进行挖掘与分析,有利于精准引导网络舆情向积极的方向发展,提高政府社会综合治理能力。本文提出了融合深度学习文本情感分析与LDA文本主题挖掘的网络舆情研究框架,实现对社会公共事件网络舆情进行情感主题演化分析。首先,利用深度学习神经网络实现对中文文本的情感分类,分别研究了Text＿CNN、Bi LSTM和CNN-Bi LSTM模型。通过设计实验和结果分析,筛选出最优的情感分类模型;然后,针对网络媒体文本数据具有高维性、稀疏性及主题不明确的特征,特别是新浪微博平台评论文本数据较多为短文本,存在语义特征稀疏、共现信息不足的问题,本文提出构建TF-COLDA模型进行主题挖掘。以此解决传统LDA主题模型在处理社交媒体网络文本时出现的难以提取高质量、具有代表性主题的问题。面对2020年全球爆发的“新型冠状病毒肺炎”,本文使用以上提出的网络舆情研究框架进行实例研究,挖掘出网民在舆情发展的不同阶段所关注的热点话题和情绪表达,掌握新浪微博平台新冠肺炎疫情网络舆情发展方向和网民态度。有利于相关管理部门获得舆论的发展动向、民众的情感变化,由此可以采取相应的措施来维护社会正常秩序和推动社会平稳发展。
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