检索结果-南通市图书馆

中国地质大学学报(社会科学版) 2025年

作者：翁克瑞周雅洁於世为中国地质大学（武汉）经济管理学院

传统政策需求研究因成本和时间因素，逐渐转向利用社交媒体进行政策需求智能发现。尽管社交媒体提供了丰富的公众政策意愿，但捕捉其中的政策观点受到语义模糊性和复杂评论网络关系的挑战。为解决以上问题，本文提出ConTextBERT-CNN模... 详细信息

传统政策需求研究因成本和时间因素，逐渐转向利用社交媒体进行政策需求智能发现。尽管社交媒体提供了丰富的公众政策意愿，但捕捉其中的政策观点受到语义模糊性和复杂评论网络关系的挑战。为解决以上问题，本文提出ConTextBERT-CNN模型，以识别社交媒体上的公众政策意愿。该模型结合了优化后的BERT预训练模型和改进的TextCNN架构，通过全词掩码技术增强了中文语义理解，并融合不同层级的解码层输出实现对多层语义信息的精细提取。实验结果表明，ConTextBERT-CNN模型在处理新能源汽车、碳中和、分时电价政策主题的数据集时，分别达到了86.4%、82.0%、82.5%的分类准确率，显著优于传统的深度学习方法，证明其在捕捉和解析公众政策意愿方面具有高效性和准确性。

关键词：社交媒体政策需求 BERT 舆情政策文本

来源：

同方期刊数据库评论

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

欢迎您,

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

欢迎您,

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：