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基于情感分类的政策评论文本主题挖掘

发布时间:2024-01-20 11:26
  公众意见在公共政策的制定和完善过程中起着重要的作用。随着互联网的发展,网络已经成为公众意见的重要载体,而公众意见的网络表现形式就是网络在线评论。因此,要了解公众对于相关政策的真实态度和意见,不可避免地要对相关政策的网络在线评论进行挖掘和分析。本文从公共政策评价的角度,基于政策在线评论进行情感分析和主题挖掘,旨在对公共政策在线评论文本挖掘提供方法和流程上的参考,充分发挥网络在线评论在政策制定和完善过程中的作用。本研究以公共政策在线评论为研究对象,首先梳理了文本情感分类与文本主题挖掘等文本挖掘技术的应用和发展现状。在此基础上运用上述方法构建了针对公共政策网络在线评论的分析模型,主要包括三个部分:第一,数据的采集与预处理。确定数据来源以及数据采集方式,利用网络信息采集技术对网络在线评论进行采集与存储并利用文本预处理技术对采集的原始评论数据进行清洗和预处理。第二,文本情感分类。基于情感词典对评论文本进行情感分类,分析评论者对于相关公共政策的情感态度的分布情况。第三,分别对不同情感倾向的评论文本构建LDA模型进行主题挖掘,分析不同情感倾向下的主题分布。运用上述分析模型,选取教育“双减”政策为研究...

【文章页数】:58 页

【学位级别】:硕士

基于情感分类的政策评论文本主题挖掘


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本文编号:3880755

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