【摘 要】
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新型冠状病毒疫情(COVID-19)的发生,对于人们生活生产的各方各面都产生了极大影响.面对疫情,网民心态既有整体的共性,又有个别之间的差异.本文使用疫情期间微博公开的数据,对
【机 构】
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台州学院电子与信息工程学院 浙江 台州 318000
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新型冠状病毒疫情(COVID-19)的发生,对于人们生活生产的各方各面都产生了极大影响.面对疫情,网民心态既有整体的共性,又有个别之间的差异.本文使用疫情期间微博公开的数据,对其中的数据进行了数据分析,预处理.为了区分微博文本中的字特征和词特征表示,本文使用LSTM模型为基础建立了情绪识别的模型.由结果可知模型准确度为98.81％,且疫情期间网民积极和中性情感占比远大于消极情感,网民情绪较为稳定.
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