【摘 要】
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针对社交媒体情感分析忽略情感特征的长距离语义关系，无法精确捕获带有情感色彩的特征词，过度依赖人工标注等问题，本文提出一种改进LDA-CNN-BiLSTM模型，旨在实现对微博舆情事件的情感分析研究。首先，通过对微博舆情事件评论文本进行数据采集和数据预处理，获取“喜悦”“愤怒”和“哀伤”三种类别情感文本。其次，构建融合LDA模型、情感词典和人工标注的算法并用于情感特征词提取，使用Word2Vec将经过
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（62062019）； 贵州省科技计划项目（黔科合基础[2019]1041,黔科合基础[2020]1Y279）； 贵州省教育厅青年科技人才成长项目（黔教合KY字[2021]135）； 贵州财经大学2019年度校级项目（2019XQN01）；
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针对社交媒体情感分析忽略情感特征的长距离语义关系，无法精确捕获带有情感色彩的特征词，过度依赖人工标注等问题，本文提出一种改进LDA-CNN-BiLSTM模型，旨在实现对微博舆情事件的情感分析研究。首先，通过对微博舆情事件评论文本进行数据采集和数据预处理，获取“喜悦”“愤怒”和“哀伤”三种类别情感文本。其次，构建融合LDA模型、情感词典和人工标注的算法并用于情感特征词提取，使用Word2Vec将经过特征提取后的情感文本转换为词向量。最后，构建CNN-BiLSTM模型，利用卷积神经网络提取文本的关键特征，长短时记忆网络捕获长距离语义特征，从而完成情感分类任务。实验结果表明，本文方法的精确率、召回率、F1值和准确率分别为0.8946、0.8841、0.8893和0.8778，整体实验结果均优于现有的机器学习和深度学习模型，并且融合LDA模型和情感词典的实验结果均有明显提升，其F1值比实验中的六种机器学习模型平均提升3.66%，比七种深度学习模型平均提升1.84%。综上，本文方法能够应用于社交媒体的情感分析任务，并有效感知舆情事件的情感态势，具有一定的研究价值。
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