网络舆情自动感知关键技术研究

• 作者: 平恩鹏
• 来源期刊: 信息与电脑
• 学科: 工学
• 关键词: 网络舆情 情感分析 深度学习 RNN网络 LSTM网络
• 年，卷（期）: 2019,（23）
• 所属期刊栏目: 人工智能与识别技术
• 页码范围: 104-106
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.1
• 语种: 中文

摘要

笔者利用卷积神经网络,构建网络舆情自动感知模型.首先采用LSTM模型对网络文本分词结果的词向量进行处理,以获取网络舆情信息的上下文信息,然后使用Sigmoid进行情感分类,自动感知网络舆情信息所蕴含的情感.由谭松波语料库的情感感知模型结果可知,本研究的网络舆情感知模型,具有更高的评价准确性,可为网络舆情的自动感知与监控提供依据与支持.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	平恩鹏		2	0	0.0	0.0