检索结果-南通市图书馆

情感视域下生成式人工智能的舆情分析应用研究——以“文心一言”为例

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新闻世界 2025年第2期 32-34页

作者：卢滢安庆师范大学传媒学院

生成式人工智能作为一种创新性强、应用广泛的人工智能技术,能推动网络舆情治理精准化、自动化、智能化,已在全球范围内引起广泛关注。为解决如何利用生成式人工智能对舆情进行情感分析的问题,本文以生成式人工智能“文心一言”为例,利... 详细信息

生成式人工智能作为一种创新性强、应用广泛的人工智能技术,能推动网络舆情治理精准化、自动化、智能化,已在全球范围内引起广泛关注。为解决如何利用生成式人工智能对舆情进行情感分析的问题,本文以生成式人工智能“文心一言”为例,利用人工智能的深度学习和自然语言处理技术,从文本情感分析、情感极性分析、情感强度分析、语义理解及情感倾向性分析四个方面进行研究,为舆情的自动审核提供有效依据。

关键词：生成式人工智能情感舆情分析文心一言

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不同类型重大公共事件下交通管控舆情分析

浙江大学学报（工学版） 2022年第11期56卷 2271-2279页

作者：汤文蕴丁子羿马健霄南京林业大学汽车与交通工程学院江苏南京210037

为了研究在不同类型重大公共事件下实施交通管控引起的舆情差异,从网络舆情角度,构建适用于交通管控舆情分析的情感与主题挖掘协同分析模型.在模型中建立面向重大公共事件下交通管控舆情的情感词典库,基于朴素贝叶斯分类算法进行情感分... 详细信息

为了研究在不同类型重大公共事件下实施交通管控引起的舆情差异,从网络舆情角度,构建适用于交通管控舆情分析的情感与主题挖掘协同分析模型.在模型中建立面向重大公共事件下交通管控舆情的情感词典库,基于朴素贝叶斯分类算法进行情感分析,采用LDA主题模型法进行主题挖掘.以常规公共事件与突发公共事件下的交通管控为研究对象,通过爬取微博平台网民的评论数据,对比不同类型事件下交通管控网络舆情变化差异.结果表明,常规公共事件与突发公共事件下的交通管控舆情情感值分别为0.75~0.95与0.35~0.85.不同类型重大公共事件下交通管控舆情出现消极主题词的因素更加复杂,而积极主题词的相似度更高.突发公共事件中交通管控舆情主题词的热度变化趋势在事件初期急剧上升,然后逐渐下降趋于平缓,而常规公共事件下的趋势没有明显规律.

关键词：公共事件交通管控舆情分析情感分析主题挖掘

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舆情分析:图书馆为领导决策服务的新探索

图书馆论坛 2006年第5期26卷 233-235页

作者：杨玫广州大学图书馆广东广州510006

文章阐述了舆情分析的概念和作用,介绍了做好舆情分析工作的几点体会。

关键词：舆情分析信息服务图书馆决策服务

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舆情分析师培养机制探析

青年记者 2015年第36期 100-101页

作者：陶龙琦何春耕湖南大学新闻传播与影视艺术学院

清华大学新闻与传播学院沈阳教授在首届世界互联网大会上公布了一个调查结果：每个中国人平均每天摸手机150次。（1）移动互联网时代到来,社会舆论热点也迅速增加,网络舆情日益复杂,舆情分析师应运而生。但是,在如今这个新兴的职业群体... 详细信息

清华大学新闻与传播学院沈阳教授在首届世界互联网大会上公布了一个调查结果：每个中国人平均每天摸手机150次。（1）移动互联网时代到来,社会舆论热点也迅速增加,网络舆情日益复杂,舆情分析师应运而生。但是,在如今这个新兴的职业群体里,真正符合职业要求的舆情分析师并不多。本文剖析目前舆情分析师培养机制存在的问题,并提出相应的建议。

关键词：舆情分析互联网大会网络舆情舆论热点人民网下定义职业角色监测室媒介素养职业道德培养

一种基于话题聚类及情感强度的微博舆情分析模型

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数据分析与知识发现 2018年第6期2卷 37-47页

作者：王秀芳盛姝路燕山东科技大学计算机科学与工程学院青岛266590

【目的】构建一种微博舆情热点的监控和预测模型,从话题聚类及情感强度的角度出发解决短文本漂移、情感极性量化等问题。【方法】提出一种基于话题聚类及情感强度的微博舆情分析模型,实现微博话题快速聚类及情感强度量化计算,通过时序... 详细信息

【目的】构建一种微博舆情热点的监控和预测模型,从话题聚类及情感强度的角度出发解决短文本漂移、情感极性量化等问题。【方法】提出一种基于话题聚类及情感强度的微博舆情分析模型,实现微博话题快速聚类及情感强度量化计算,通过时序回归分析追踪预测热点话题的情感变化。【结果】实验结果表明,本文模型预测准确率达88.97%,对比i Lab-Edinburgh模型提高约7%,证明了模型的可行性。【局限】未考虑突发事件下,模型对于事件的预警预测效果。【结论】本文模型能够有效提高公众情感倾向的预测准确性,为微博舆情分析方法提供新的途径。

关键词：舆情分析情感分析话题聚类情感强度分析

CLOpin:一种面向舆情分析与预警领域的跨语言知识图谱架构

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数据分析与知识发现 2020年第6期4卷 1-14页

作者：梁野李小元许航胡伊然北京外国语大学人工智能与人类语言重点实验室北京100089 北京外国语大学信息科学技术学院北京100089 北京外国语大学亚洲学院北京100089

【目的】探索信息在不同语言之间的映射关系,可以实现对域外舆情的有效监控,并对境内受众进行积极正面引导。【方法】提出涵盖多来源的面向舆情分析与预警领域的跨语言知识图谱构建架构CLOpin,针对不同场景设计多个工具集处理跨语言的... 详细信息

【目的】探索信息在不同语言之间的映射关系,可以实现对域外舆情的有效监控,并对境内受众进行积极正面引导。【方法】提出涵盖多来源的面向舆情分析与预警领域的跨语言知识图谱构建架构CLOpin,针对不同场景设计多个工具集处理跨语言的数据集,高效整合多种来源的数据,构建跨语言知识图谱CLKG(Cross-Lingual Knowledge Graph)以实现跨语言的舆情分析与预警。【结果】CLKG与单一语言知识图谱相比,突发事件一小时内的知识完整度提升13.9%,且仅比后者24小时内的完整度低5.2%。【局限】CLKG的构建受制于领域专家的稀缺,成为非通用语知识图谱建设的瓶颈。【结论】在CLOpin架构中,不同来源的知识相互补充,对事件信息量的扩充效果显著,有利于准确把握舆情动态并据此做出预警。

关键词：跨语言知识图谱舆情分析预警机器学习

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舆情分析系统的设计与实现

舆情分析系统的设计与实现

作者：王然北京邮电大学

学位级别：硕士

随着互联网技术的发展与大数据时代的来临,网络媒体已经成为人民获取信息的主要渠道,并且网络信息和网络评论的影响力也在显著增加。网络舆情事件波及广,传播快,对社会稳定和舆论导向都容易产生重大的影响,尤其是突发事件常常会引发社... 详细信息

随着互联网技术的发展与大数据时代的来临,网络媒体已经成为人民获取信息的主要渠道,并且网络信息和网络评论的影响力也在显著增加。网络舆情事件波及广,传播快,对社会稳定和舆论导向都容易产生重大的影响,尤其是突发事件常常会引发社会各界,甚至敌对势力的共同关注,如果不及时加以抑制任凭事件发酵升级会造成比较严重的后果。由于网络的开放性,自由性和无源性,舆情事件的管理与监控一直缺乏行之有效的方案,导致近几年网络舆情事件涉及的主体越来越广,从各级政府职能部门到军队以及企业公司都受到过不同程度的影响。因此,海量数据和高实时性自动化分析成为舆情系统新的挑战,而传统人工分类识别舆情事件的方式无论从实时性还是准确性方面考量均不能满足要求。采用自动化的方式在庞大的数据信息流中快速,准确的发现热点话题,敏感话题以及舆论的趋势,是自动化舆情分析系统的基本要求。本课题基于实际项目需求,采用BBS和新闻网站作为主要的数据对象,实现了一套面向大数据的实时舆情分析系统。其中主要的工作如下：第一,本文介绍了舆情分析系统各个模块的技术原理和具体实现,从理论和实践两方面介绍其适用场景,核心技术,主要包括爬虫技术与自然语言处理技术等。第二,本文针对现有CHI特征选择算法需要人工界定阈值的不足,提出了基于Bootstrap的特征选择算法,该方法区别于传统限定阈值的特征选择方法可以根据被筛选文本的内容进行动态阈值学习。第三,本文给出舆情系统的总体架构和子模块划分,并针对现有舆情系统中存在的不足,提出了一套针对海量文本特征选择的方法。此外,本文使用了主题提取方法,用主题词汇对舆情事件进行概括,从而减少人工审计的压力。第四,本文采用了分布式并行存储方案,用于BBS,微博,短篇新闻及中间运算结果保存。MongoDB是基于key-value对的分布式非关系型数据库,在文本处理方面有着较强的扩展性和灵活性。

关键词：舆情分析特征选择文本主题提取海量数据

基于EEMD-Transformer模型的舆情分析:以COVID-19舆情为例

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武汉大学学报（理学版） 2020年第5期66卷 418-424页

作者：徐阳朱良奇黄勃马莉媛朱翌民上海工程技术大学电子电气工程学院上海201620

现有的舆情分析模型,存在滞后性和不准确性,个体选择影响舆情预测的特征具有一定的主观性和不确定性。本文将集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)方法和Transformer注意力机制相结合,提出一种组合模型EEMD-Tr... 详细信息

现有的舆情分析模型,存在滞后性和不准确性,个体选择影响舆情预测的特征具有一定的主观性和不确定性。本文将集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)方法和Transformer注意力机制相结合,提出一种组合模型EEMD-Transformer。该模型利用EEMD分解技术,将原始舆情事件的热度值进行分解,将分解后的数据通过特征提取器Transformer进行特征提取,然后通过一个全连接神经网络做预测。以新型冠状病毒肺炎(corona virus disease 2019,COVID-19)疫情的舆情为例,用训练好的模型预测COVID-19的舆情走向。实验结果表明,本文提出的模型可以较准确预测舆情趋势,对于辅助政府和企业引导舆情事件发展有重要的作用。

关键词：舆情分析集合经验模态分解神经网络新型冠状病毒肺炎

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舆情分析报告的新闻属性探讨

青年记者 2016年第19期 69-71页

作者：胡沈明江西师范大学传播学院

近年来,舆情分析机构迅速发展,舆情分析报告俨然成为一种可供售卖的信息商品。然而仔细分析,我们发现舆情分析报告具有极强的新闻属性,同时由于当下信息的海量化和碎片化,人们乐于接触综合性的文章,这就使得舆情分析报告影响力具有逐步... 详细信息

近年来,舆情分析机构迅速发展,舆情分析报告俨然成为一种可供售卖的信息商品。然而仔细分析,我们发现舆情分析报告具有极强的新闻属性,同时由于当下信息的海量化和碎片化,人们乐于接触综合性的文章,这就使得舆情分析报告影响力具有逐步扩大的趋势。认清舆情分析报告的属性,有利于形成相应的管理模式,规范这一行业的发展。

关键词：舆情分析新闻述评信息商品媒介素养危机公关事件传播海量化新媒体时代人民网监测室