【摘 要】
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为深入了解2020年新冠肺炎疫情期间我国新浪微博用户的讨论焦点和情绪走向,针对用户发布在疫情相关话题下的文本展开研究.首先,进行数据预处理,对部分文本进行人工标注,并利用TextRank算法对已标注的文本进行关键词提取.其次,运用支持向量机、逻辑回归、随机森林3种传统机器学习方法和卷积神经网络、双向长短期记忆网络2种神经网络方法分别进行文本情感分类,并对比分类效果.最后,根据最优分类算法的标注结果进行用户情感指数变化分析,并结合统计过程控制设计微博舆情监测控制图.
【机 构】
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江苏师范大学数学与统计学院,江苏徐州221116;盐城工学院数理学院,江苏盐城224000;江苏师范大学数学与统计学院,江苏徐州221116
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为深入了解2020年新冠肺炎疫情期间我国新浪微博用户的讨论焦点和情绪走向,针对用户发布在疫情相关话题下的文本展开研究.首先,进行数据预处理,对部分文本进行人工标注,并利用TextRank算法对已标注的文本进行关键词提取.其次,运用支持向量机、逻辑回归、随机森林3种传统机器学习方法和卷积神经网络、双向长短期记忆网络2种神经网络方法分别进行文本情感分类,并对比分类效果.最后,根据最优分类算法的标注结果进行用户情感指数变化分析,并结合统计过程控制设计微博舆情监测控制图.
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