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基于LDA与注意力机制BiLSTM的微博舆情分析模型
被引量：
19
1
作者
曾莉
杨添宝
周慧
《南京理工大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期742-748,共7页
为对网络舆情数据进行主题挖掘与情感分析,以微博某单位招聘热点事件的舆情演变为研究对象,提出了一种融合主题模型和情感分析的LDA-Attention-BiLSTM模型。运用Python的Scrapy框架爬取该事件文本评论。采用隐含狄利克雷分布(LDA)模型...
为对网络舆情数据进行主题挖掘与情感分析,以微博某单位招聘热点事件的舆情演变为研究对象,提出了一种融合主题模型和情感分析的LDA-Attention-BiLSTM模型。运用Python的Scrapy框架爬取该事件文本评论。采用隐含狄利克雷分布(LDA)模型实现了主题识别。使用基于注意力(Attention)机制的双向长短期记忆(BiLSTM)网络进行文本情感分析。研究结果表明,构建的基于LDA与Attention机制BiLSTM的混合模型能够反映舆情中的热点话题与情感时序变化,揭示事件爆发的主要原因,事件传播阶段的主要话题与事件的处理结果等。
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关键词
隐含狄利克雷分布
注意力机制
双向长短期记忆网络
网络舆情
舆情分析
主题挖掘
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题名
基于LDA与注意力机制BiLSTM的微博舆情分析模型
被引量：
19
1
作者
曾莉
杨添宝
周慧
机构
河海大学环境学院
河海大学商学院
南京理工大学自动化学院
出处
《南京理工大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期742-748,共7页
文摘
为对网络舆情数据进行主题挖掘与情感分析,以微博某单位招聘热点事件的舆情演变为研究对象,提出了一种融合主题模型和情感分析的LDA-Attention-BiLSTM模型。运用Python的Scrapy框架爬取该事件文本评论。采用隐含狄利克雷分布(LDA)模型实现了主题识别。使用基于注意力(Attention)机制的双向长短期记忆(BiLSTM)网络进行文本情感分析。研究结果表明,构建的基于LDA与Attention机制BiLSTM的混合模型能够反映舆情中的热点话题与情感时序变化,揭示事件爆发的主要原因,事件传播阶段的主要话题与事件的处理结果等。
关键词
隐含狄利克雷分布
注意力机制
双向长短期记忆网络
网络舆情
舆情分析
主题挖掘
Keywords
latent Dirichlet allocation
attention mechanism
bidirectional long short term memory network
network public opinion
public opinion analysis
topic mining
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
B842 [哲学宗教—基础心理学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于LDA与注意力机制BiLSTM的微博舆情分析模型
曾莉
杨添宝
周慧
《南京理工大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022
19
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