基于文本特征的网络舆情情感分析研究

丁玺铭

doi:10.16607/j.cnki.1674-6708.2025.14.022

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基于文本特征的网络舆情情感分析研究

传媒观察 | 更新时间：2025-09-10

- 基于文本特征的网络舆情情感分析研究
- 暂无标题
- 科技传播 2025年第14期页码：135-138
- 作者机构：
  
  西安财经大学信息学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.16607/j.cnki.1674-6708.2025.14.022
  中图分类号： TP391.1
- 纸质出版日期：2025
- 稿件说明：
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丁玺铭. 基于文本特征的网络舆情情感分析研究[J]. 科技传播, 2025,(14):135-138.
丁玺铭. 基于文本特征的网络舆情情感分析研究[J]. 科技传播, 2025,(14):135-138. DOI： 10.16607/j.cnki.1674-6708.2025.14.022.

DOI：

摘要

采用LSTM、BiLSTM和BiLSTM+Attention模型，并结合词嵌入模型以及预训练语言模型进行情感分类。通过对新浪微博上采集的网络舆情数据进行预处理和模型训练，比较了不同模型和文本表示方式的性能。研究表明，选择合适的模型组合对于提高情感分析性能至关重要。未来的研究需增强模型对动态语言的适应能力，并探索更精细的情感特征表示方法。

Abstract

关键词

Keywords

references

Fabrizio Sebastiani.Machine learning in automated text categorization[J].ACM Computing Surveys (CSUR),2002.

马力,李沙沙.基于词向量的文本分类研究[J].计算机与数字工程,2019(02).

李阳辉,谢明,易阳.基于深度学习的社交网络平台细粒度情感分析[J].计算机应用研究,2017(03).

赵勤鲁,蔡晓东,李波,吕璐.基于LSTM-Attention神经网络的文本特征提取方法[J].现代电子技术,2018(08).

冯兴杰,张志伟,史金钏.基于卷积神经网络和注意力模型的文本情感分析[J].计算机应用研究,2018(05).

林江豪,顾也力,周咏梅,阳爱民,陈锦.基于表情符号的情感词典的构建研究[J].计算机技术与发展,2019(06).

杨阳,王杰.情绪因素影响下的突发事件网络舆情演化研究[J].情报科学,2020(03).

陈立孚,周宁,李丹.基于机器学习的自动文本分类模型研究[J].现代图书情报技术,2005(10).

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