【摘 要】
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[研究目的]舆情文本情感分析对突发公共事件管理有重要意义,舆情中非平衡数据往往给舆情文本情感分析带来干扰。深入分析非平衡舆情数据,可提高网络舆情文本深度分析的效率,为相关部门舆情分析与引导提供技术支持。[研究方法]将BERT与BiLSTM结合起来提出模型（M2BERT-BiLSTM）,将BERT模型隐藏层的序列转换为向量,沿着句子长度的维度按照均值和最大值池化进行拼接处理;将拼接词语的语义特征输入
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“大数据背景下网络舆情智能治理:共同体构建、协同演进与引导机制”（编号:72164034）,“新疆特色农产品线上市场中信任感知、再购买意愿及竞争策略研究”（71762028）； 新疆维吾尔自治区社会科学基金“面向大数据的新疆网络舆情智能统计分析与预判机制研究”（编号:19BTJ036）研究成果之一；
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[研究目的]舆情文本情感分析对突发公共事件管理有重要意义,舆情中非平衡数据往往给舆情文本情感分析带来干扰。深入分析非平衡舆情数据,可提高网络舆情文本深度分析的效率,为相关部门舆情分析与引导提供技术支持。[研究方法]将BERT与BiLSTM结合起来提出模型（M2BERT-BiLSTM）,将BERT模型隐藏层的序列转换为向量,沿着句子长度的维度按照均值和最大值池化进行拼接处理;将拼接词语的语义特征输入到BiLSTM进行文本情感分析以缓解评测失衡;并将模型应用于“新冠病毒肺炎”事件文本情感分析中。[研究结论]实验结果表明,提出的模型在评价指标中效果较好,对网络舆情非平衡文本情感分析具有一定的有效性。利用分类数据提取特征词,依照Gephi模块度画出文本特征词网;通过剖析正负情感特征词网中的成团特征词,给出了关于“新冠病毒肺炎”事件网络舆情引导方向的建议。
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