【摘 要】
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随着互联网的迅猛发展,公众逐渐开始通过社交媒体来发表自己对于社会事件的看法.在Web2.0时代公众广泛参与的理念下,对上述信息的有效分析并将结果以合理形式展现对于舆情监测有着重要意义.鉴于此,本文提出了一种新颖的基于社交平台的舆情分析方法,采用概率主题模型LDA抽取公众对于某一事件的不同主题观点,利用深度学习的word2vec模型计算出每条文本的情感强度,分别对事件整体以及事件下各潜在主题进行情感
【机 构】
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北京邮电大学经济管理学院,北京100876 清华大学公共管理学院,北京100084
【出 处】
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信息系统协会中国分会第六届学术年会
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随着互联网的迅猛发展,公众逐渐开始通过社交媒体来发表自己对于社会事件的看法.在Web2.0时代公众广泛参与的理念下,对上述信息的有效分析并将结果以合理形式展现对于舆情监测有着重要意义.鉴于此,本文提出了一种新颖的基于社交平台的舆情分析方法,采用概率主题模型LDA抽取公众对于某一事件的不同主题观点,利用深度学习的word2vec模型计算出每条文本的情感强度,分别对事件整体以及事件下各潜在主题进行情感强度时序分析,跟踪事件发展过程中公众的情感强度变化,并通过案例分析验证了该方法的合理性与有效性.
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