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情报探索

• 理论探索 •    

基于深度学习的“教育公平”网络舆情分析

朱乐 李秋萍 朱燚丹   

  1. 中国地质大学(武汉)数学与物理学院湖北武汉430074
  • 出版日期:2020-06-11 发布日期:2020-06-11
  • 通讯作者: 朱乐(1995—),女,2017级硕士研究生,研究方向为统计学、数量经济学;李秋萍(1996—),女,2018级硕士研究生,研究方向为数学、数量经济学;朱燚丹(1997—),女,2018级硕士研究生,研究方向为数学、高维统计降维。

  • Online:2020-06-11 Published:2020-06-11

摘要: [目的/意义]旨在构建一个网络舆情系统,及时准确地挖掘海量网络数据,分析社会热点事件的网络舆情。[方法/过程]结合深度学习技术,构建了一个基于内容与结构的舆情分析模型,其中利用BiLSTM-CNN深度模型对舆情内容进行情感分析,利用社会网络分析法对舆情网络进行结构分析。[结果/结论]实证分析表明了该模型在公共事件舆情分析上的有效性和优越性。从结构和内容两方面分析,能为公共事件网络舆情分析提供新思路。

关键词: 深度学习, 网络舆情, 情感分析, 社会网络分析法