【摘 要】
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随着国内互联网的快速发展，网络舆情监测工作已经成为相关部门、企业工作内容的一部分。构建舆情监测系统可以提前发现舆情危机，及时处理危机公关。文中提出了一个完整的网络舆情监测系统框架，该系统由信息采集层、数据资源层、数据分析应用层和应用服务层4部分组成。该系统首先根据关键词自动采集全网多数门户网站、微博和微信公众号中的数据，包括文章与评论；然后将这些数据进行清洗、分词并过滤停用词，利用Word2Vec
【基金项目】
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西安市科学技术局软科学研究项目（2021RKYJ0016）； 国家社会科学基金项目（18XXW006）～～；
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随着国内互联网的快速发展，网络舆情监测工作已经成为相关部门、企业工作内容的一部分。构建舆情监测系统可以提前发现舆情危机，及时处理危机公关。文中提出了一个完整的网络舆情监测系统框架，该系统由信息采集层、数据资源层、数据分析应用层和应用服务层4部分组成。该系统首先根据关键词自动采集全网多数门户网站、微博和微信公众号中的数据，包括文章与评论；然后将这些数据进行清洗、分词并过滤停用词，利用Word2Vec模型进行词嵌入，得到矢量化文本；随后再将矢量化的文本导入LSTM深度学习模型中进行情感分析，进一步将数据分为敏感数据、中性数据和非敏感数据；最后将舆情预警信息通过可视化技术显示。文中所提出的网络舆情监测系统可以帮助监管部门及时监测和引导相关舆论，促进社会和谐发展。
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