【摘 要】
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新型冠状病毒（COVID-19）的出现,使人们急切需要了解当前疫情现状,微博作为社交媒体,在疫情专题平台下,网民可以了解实时疫情发展动态以及表达自身观点看法。但单方面浏览疫情数据存在缺点,如统计用户评论信息耗时量庞大以及无法直观获取全部网民情绪数据,因此本文提出以微博评论作为数据源,将数据以可视化形式展示,设计并完成微博疫情专题文本的情感分析可视化系统,其主要工作分三部分:（1）基于爬虫技术实现微
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新型冠状病毒（COVID-19）的出现,使人们急切需要了解当前疫情现状,微博作为社交媒体,在疫情专题平台下,网民可以了解实时疫情发展动态以及表达自身观点看法。但单方面浏览疫情数据存在缺点,如统计用户评论信息耗时量庞大以及无法直观获取全部网民情绪数据,因此本文提出以微博评论作为数据源,将数据以可视化形式展示,设计并完成微博疫情专题文本的情感分析可视化系统,其主要工作分三部分:（1）基于爬虫技术实现微博疫情专题数据获取。主要涉及模拟用户登录,结合BeautifulSoup、正则等多项技术抓取网页版微博疫情专题数据以及数据过滤环节。本文抓取数据的时间范围为2020全年,其中热门文章约4500篇,热门用户评论信息约50万条。（2）基于注意力机制与残差网络的CNN-BiLSTM模型对评论数据进行情感分析。CNN网络用于提取出数据结构化信息,而BiLSTM网络用于提取数据时间相关性以及文本片段依赖项信息,在该模型基础上进行创新性研究,引入多头注意力优化文本特征向量,同时引入残差网络解决网络层数太深,出现训练和测试准确率迅速下降问题。在分类过程中,将整个文本信息进行极性划分,并根据积极与消极情绪分别再度细分。（3）数据可视化系统实现。Vue与Node结合运用于前后端分离技术,采用MongoDB数据库将数据通过ECharts框架并以图表形式进行可视化展示。本模型同LSTM、BiLSTM等模型进行对比,实验结果表明在不同数据集下预测准确率、召回率等有显著提升,同时通过自然语言处理同Web开发技术与疫情数据相结合,用户能更全面了解疫情事件以及事件背后所传递的情感偏向,该系统也将为疫情防控提供参考。
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