發(fā)布時(shí)間：2022-01-26 08:21

　　[目的/意義]涉核話題近年來(lái)隨著核產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展備受各界關(guān)注,負(fù)面的涉核網(wǎng)絡(luò)輿情的公眾傳播是當(dāng)前政府面臨的新挑戰(zhàn),而微博作為網(wǎng)絡(luò)輿情傳播的重要平臺(tái),通過(guò)對(duì)微博涉核內(nèi)容的情感傾向分析有助于深入探究負(fù)面輿情的發(fā)展傳播規(guī)律。[方法/過(guò)程]以微博涉核話題為數(shù)據(jù)源,提出了多任務(wù)多輸入的協(xié)同情感分類模型,對(duì)微博內(nèi)容從時(shí)間、地域、用戶關(guān)系三方面進(jìn)行了情感傾向分析。[結(jié)果/結(jié)論]通過(guò)使用多任務(wù)多輸入的協(xié)同情感分類模型,對(duì)微博這種長(zhǎng)度較短且網(wǎng)絡(luò)用語(yǔ)較多的文本進(jìn)行分析,并綜合數(shù)據(jù)分析得出了公眾涉核輿情的發(fā)展傳播形勢(shì)。 

【文章來(lái)源】：情報(bào)理論與實(shí)踐. 2020,43(12)北大核心CSSCI

【文章頁(yè)數(shù)】：6 頁(yè)

【部分圖文】：

多輸入多任務(wù)協(xié)同學(xué)習(xí)情感分類模型框架示意圖

在模型中,分別使用biLSTM和biGRU對(duì)以詞分句的序列和以字分句的序列進(jìn)行特征提取操作,原因在于句子按詞切分后所含序列較短,而LSTM計(jì)算較為復(fù)雜;句子按字切分之后序列較長(zhǎng),而GRU計(jì)算復(fù)雜度較低。因此這樣做可以平衡兩種輸入的總的計(jì)算量,有利于后面對(duì)單輸入模型的直觀對(duì)比。圖2中使用雙向RNN結(jié)構(gòu)來(lái)提取特征可以同時(shí)提取語(yǔ)句中關(guān)鍵詞的上文依賴和下文依賴關(guān)系,能夠更好地提取語(yǔ)句中的有用信息以更全面地對(duì)詞語(yǔ)進(jìn)行特征編碼。在經(jīng)過(guò)biLSTM和biGRU提取特征之后,為了把對(duì)分類有用的特征加大權(quán)重,而降低沒(méi)有幫助特征的權(quán)重,使用了自注意力機(jī)制來(lái)對(duì)提取到的特征的重要性進(jìn)行編碼;同時(shí)通過(guò)全局最大池化操作來(lái)提取特征中的最強(qiáng)信號(hào)幫助分類。3 實(shí)驗(yàn)過(guò)程和結(jié)果

從時(shí)間上看(見(jiàn)圖3),分別對(duì)2017—2019年全年評(píng)論數(shù)較高(大于等于100)的涉核微博進(jìn)行了情感傾向分類�？梢钥闯鲐�(fù)面微博所占比例正在逐年上升,這在一定程度上反映出了人們對(duì)于海內(nèi)外涉核事件愈加關(guān)注,對(duì)核產(chǎn)業(yè)可能帶來(lái)的環(huán)境污染問(wèn)題更為擔(dān)憂,且對(duì)核的安全需求越來(lái)越高。

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號(hào)：3610160