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基于CNN和LSTM的异构数据舆情分类方法 被引量：11
1
作者 黑富郁 王景中 赵林浩 《计算机系统应用》 2019年第6期141-147,共7页
随着网络的发展,网络舆情数据呈现出爆炸式增长的趋势.使得数据类型越来越复杂,这些网络数据相互结合,构成了一个复杂的数据结构来表达数据的信息.在舆情数据中,通过单一类型的数据(图片、文本、语音等)越来越难以完整的表达数据信息.... 随着网络的发展,网络舆情数据呈现出爆炸式增长的趋势.使得数据类型越来越复杂,这些网络数据相互结合,构成了一个复杂的数据结构来表达数据的信息.在舆情数据中,通过单一类型的数据(图片、文本、语音等)越来越难以完整的表达数据信息.对于一个包含多种类型数据的网络信息,本文提出一种新的舆情分类模型,通过神经网络模型分别去学习不同类型信息的数据特征,对它们的特征融合后进行分类,通过这种方法实现数据信息更好地分类.在实验中,本文分别使用LSTM和CNN神经网络提取文本和图像数据特征,对二者特征融合后进行分类.结果证明,多种类型的数据特征进行融合后再分类,可以更好地实现对网络舆情数据信息的分类,提高了舆情信息分类的准确性. 展开更多
关键词 异构数据 神经网络 CNN LSTM 特征提取 特征融合 舆情分类
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在重大突发公共事件中传统媒体如何应对网络舆情——以湖北广电集团抗击新冠肺炎疫情宣传为例 被引量：5
2
作者 邹静 《当代电视》 CSSCI 2020年第4期57-60,共4页
新冠肺炎疫情属重大突发公共卫生事件,因其牵涉面广、影响力大,网络舆情迅速聚集。传统媒体应当区分不同类别的网络舆情,采取有效方式及时引导,牢牢掌握话语权。
关键词 网络舆情 舆情分类 应对方式 注意事项
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基于TextCNN的突发公共卫生事件网络舆情分类研究 被引量：1
3
作者 袁琼芳 张志强 《无线互联科技》 2023年第15期162-165,共4页
近年来突发公共卫生事件引起了网民大规模的舆情讨论,新浪微博是很多主流媒体发布实事热点新闻的重要平台,更是聚集了众多网友的舆情讨论。文章以突发公共卫生事件网络舆情为研究对象展开研究,具体步骤包括新浪微博热点舆情文本数据采... 近年来突发公共卫生事件引起了网民大规模的舆情讨论,新浪微博是很多主流媒体发布实事热点新闻的重要平台,更是聚集了众多网友的舆情讨论。文章以突发公共卫生事件网络舆情为研究对象展开研究,具体步骤包括新浪微博热点舆情文本数据采集和预处理、TextCNN卷积神经网络文本分类模型的训练和验证、TextCNN模型对突发公共卫生事件网络舆情情感分类3个部分。通过新浪微博突发公共卫生事件案例数据,验证了TextCNN卷积神经网络文本分类模型可以快速准确地实现网络舆情情感分类,研究成果可为政府相关部门快速判断公众舆情情感、对网络舆情进行有效监控等方面提供一定参考借鉴。 展开更多
关键词 突发公共卫生事件 新浪微博 TextCNN 舆情分类
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舆情的分级与分类研究 被引量：2
4
作者 李昌祖 左蒙 《中共杭州市委党校学报》 2015年第3期47-53,共7页
舆情的分类就是按照选定的属性区分舆情概念,将具有某种共性的舆情概念集合在一起的过程。舆情的分级以舆情空间为标准,在具体的舆情分级过程中可以从媒介空间与地缘空间两个维度展开。舆情的分类以中介性社会事项为标准,在具体的舆情... 舆情的分类就是按照选定的属性区分舆情概念,将具有某种共性的舆情概念集合在一起的过程。舆情的分级以舆情空间为标准,在具体的舆情分级过程中可以从媒介空间与地缘空间两个维度展开。舆情的分类以中介性社会事项为标准,在具体的舆情分类过程中可以从中介性社会事项的内容和性质两个维度展开。当出现分级或分类标准不能满足舆情细分需求的情况时,可以进行耦合处理。 展开更多
关键词 舆情 舆情分级 舆情分类 中介性社会事项 耦合处理
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基于网络舆情大数据预测商品销量
5
作者 李嘉依 敖璇 +3 位作者 周诗雨 董佳勋 张增瑞 赵康 《统计学与应用》 2019年第5期804-815,共12页
本文对网络舆情分为5大类:从众舆论、客户评论舆论、经济舆论、社会舆论以及文化舆论,根据不同类型舆论选取其直接影响的商品。根据舆论微博指数确定舆论突发时间,再获取相同时间的商品淘宝指数,运用SPSS曲线回归,通过比较不同曲线的显... 本文对网络舆情分为5大类:从众舆论、客户评论舆论、经济舆论、社会舆论以及文化舆论,根据不同类型舆论选取其直接影响的商品。根据舆论微博指数确定舆论突发时间,再获取相同时间的商品淘宝指数,运用SPSS曲线回归,通过比较不同曲线的显著性确定舆论微博指数与商品淘宝指数间的关系及具体关系式。最后,我们得到88购物节舆论与女装、日用品、鞋、服饰配件四大类常见商品销量的关系。 展开更多
关键词 网络舆情分类 SPSS 回归分析 显著性
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基于语义网络的舆情信息分类方法 被引量：5
6
作者 谢彬 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2018年第3期226-232,共7页
针对多数舆情监控系统对领域知识考虑不足的问题,提出一种基于语义网络的舆情信息分类方法。运用逆文档词频技术拓展公开知识图谱,利用语义网络对舆情信息进行建模,以语义网络中概念节点的映射值表示舆情信息,通过相关概念的互相映射产... 针对多数舆情监控系统对领域知识考虑不足的问题,提出一种基于语义网络的舆情信息分类方法。运用逆文档词频技术拓展公开知识图谱,利用语义网络对舆情信息进行建模,以语义网络中概念节点的映射值表示舆情信息,通过相关概念的互相映射产生增益从而突出舆情信息主题,且可根据舆情信息中的概念发现文中未显式的相关概念,从而反映舆情信息的总体情况。结合主流分类器进行对比实验,结果表明基于语义网络的舆情信息分类技术具有更好的分类效果。 展开更多
关键词 舆情信息分类 语义网络 知识图谱 舆情监控系统 概念向量
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基于卷积神经网络的舆情触发词解析方法
7
作者 李阳阳 王亚珅 金昊 《科技与创新》 2021年第14期155-157,159,共4页
在互联网普及和信息全面流通的全媒体时代,加强舆论监管是促进社会和谐的必要手段。想要准确地检测和获取舆情信息,检测事件及事件触发词是关键所在。提出一种基于卷积神经网络的舆情触发词解析方法,通过卷积神经网络进行自动隐藏特征... 在互联网普及和信息全面流通的全媒体时代,加强舆论监管是促进社会和谐的必要手段。想要准确地检测和获取舆情信息,检测事件及事件触发词是关键所在。提出一种基于卷积神经网络的舆情触发词解析方法,通过卷积神经网络进行自动隐藏特征的提取,并对舆情触发词进行识别和分类,可以自动高效准确地定位舆情关键事件触发词,进而对事件进行抽取,从而达到解析舆情信息的目的。 展开更多
关键词 舆情触发词解析 舆情触发词分类 全媒体 卷积神经网络
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累积反馈学习的简单贝叶斯舆情信息分类技术
8
作者 曾小燕 周统钢 《嘉应学院学报》 2014年第5期18-22,共5页
给出一种基于累积反馈学习的简单贝叶斯舆情信息分类方法;引入领域专家经验设置普通关键词,通过提供学习样本,运用简单贝叶斯方法,对样本加入领域规则进行累积反馈学习.实验结果表明累积反馈学习对提高舆情信息挖掘和分类的准确率是必要的.
关键词 简单贝叶斯 累积反馈学习 舆情信息分类 文本挖掘
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