基于文本挖掘的网络热点舆情分析——以问题疫苗事件为例

来源：小侦探旅游网

Network Hot Public Opinion Analysis Based on TextMining:Take the Problem Vaccine Incident as an

Example

作者：刘宁[1];陈凌云[1];熊文涛[1]

作者机构： [1]湖北工程学院数学与统计学院,湖北孝感432000出版物刊名：湖北工程学院学报页码： 60-页年卷期： 2019年第6期

主题词：文本挖掘;情感分析;深度学习;Python程序

摘要：基于新浪微博平台2018年7月15日-2018年8月14日的“问题疫苗”相关微博,对网络舆情传播过程中的表现特征进行分析研究,根据文本内容进行K-means聚类,提炼关键词;将新闻报道类文本视为无用信息进行过滤,过滤方法选用基于词袋模型的支持向量机法;通过建立CNN、TextCNN、LSTM与Bi-LSTM模型实现情感二分类并比较四种模型的性能优劣,选用综合性能最优的模型提高情感二分类的准确率。最后利用语义网络进一步剖析此次事件背后的信息,为部门对舆情进行实时监控和管理提出建议。

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