全國(guó)政協(xié)提案是我國(guó)政治制度非常重要的機(jī)制之一,每年全國(guó)各級(jí)政協(xié)委員都要提出提案,僅北京市2018年公開(kāi)的提案就有798件,全國(guó)各級(jí)政協(xié)委員提出的提案總數(shù)更多。采用技術(shù)手段對(duì)政協(xié)委員形成的提案進(jìn)行熱點(diǎn)主題發(fā)現(xiàn),并根據(jù)這些熱點(diǎn)主題進(jìn)行輿情統(tǒng)計(jì)分析,可以挖掘相應(yīng)的社情民意,為政協(xié)委員提供技術(shù)信息的參考。目前,關(guān)于提案的熱點(diǎn)主題發(fā)現(xiàn)和采用技術(shù)手段對(duì)熱點(diǎn)主題進(jìn)行輿情統(tǒng)計(jì)的相關(guān)研究尚未見(jiàn)到。本文設(shè)計(jì)了一套政協(xié)提案及其相關(guān)輿情分析系統(tǒng),為政協(xié)委員提供信息技術(shù)支持。本文主要工作包括以下幾個(gè)方面:(1)對(duì)政協(xié)提案劃分主題并提取關(guān)鍵詞。編寫(xiě)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)程序,從政協(xié)提案網(wǎng)站采集了提案數(shù)據(jù);根據(jù)政協(xié)提案的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)對(duì)提案進(jìn)行向量化表示,使用K-means聚類算法對(duì)提案進(jìn)行聚類,每一類表示一個(gè)主題;設(shè)計(jì)了兩種關(guān)鍵詞提取算法從每個(gè)主題中分別提取出三個(gè)關(guān)鍵詞,分別簡(jiǎn)稱“長(zhǎng)詞”和“短詞”,并設(shè)計(jì)對(duì)比實(shí)驗(yàn)分析了兩組關(guān)鍵詞的有效性,結(jié)果表明“長(zhǎng)詞”比“短詞”更能反映主題內(nèi)容。(2)設(shè)計(jì)、訓(xùn)練情感分類模型并預(yù)測(cè)所有未標(biāo)注數(shù)據(jù)的標(biāo)簽。開(kāi)發(fā)爬蟲(chóng)程序,采集了每個(gè)“長(zhǎng)詞”的微博輿情數(shù)據(jù)并保存為結(jié)構(gòu)化文本格式;設(shè)計(jì)了基于雙向LSTM的情感分類模型,訓(xùn)練模型,在測(cè)試集上達(dá)到了 90.45%的準(zhǔn)確率,遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于基于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的情感分類模型在該數(shù)據(jù)集上的測(cè)試準(zhǔn)確率。(3)對(duì)政協(xié)提案的相關(guān)輿情進(jìn)行統(tǒng)計(jì)并可視化。在上述工作的基礎(chǔ)上,對(duì)獲取的微博輿情數(shù)據(jù)進(jìn)行了統(tǒng)計(jì):從關(guān)注度演進(jìn)趨勢(shì)和關(guān)注度大小、情感演進(jìn)趨勢(shì)和情感傾向等角度對(duì)每個(gè)主題的相關(guān)輿情進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析。
【學(xué)位單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TP391.1;TP181;D627;C912.63
【部分圖文】：

圖２－１邋ＣＢＯＷ模型結(jié)構(gòu)圖［４１］逡逑Ｆｉｇｕｒｅ邋２－１邋Ｔｈｅ邋ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ邋ｏｆ邋ＣＢＯＷ邋ｍｏｄｅｌｌ４１！逡逑由圖２－１可知，ＣＢＯＷ模型由三層不同的結(jié)構(gòu)組成，分別是輸入層、投影層逡逑和輸出層。對(duì)于語(yǔ)料庫(kù)中的每條樣本數(shù)據(jù)，該模型是通過(guò)輸入每個(gè)樣本中某個(gè)中心逡逑詞的前后幾個(gè)詞來(lái)預(yù)測(cè)該詞出現(xiàn)的概率。輸入層輸入的是待訓(xùn)練詞即中心詞ｗ的逡逑前后各ｃ個(gè)詞的詞向量，其中ｃ可以自己設(shè)定，以“今天的天氣很晴朗”為例，將逡逑該句子分詞后的結(jié)果為：“今天”、“的”、“天氣”、“很”、“晴朗”，假設(shè)逡逑我們要得到“天氣”的詞向量，以ｃ的值取１為例，“天氣”的前后各１個(gè)詞分別逡逑是“的”和“很”，則輸入層輸入這兩個(gè)詞的隨機(jī)初始化的詞向量；投影層將輸入逡逑的詞向量相加并輸入到輸出層；輸出層則根據(jù)不同的結(jié)構(gòu)采用不同的算法。逡逑Ｓｋｉｐ－ｇｒａｍ模型與ＣＢＯＷ模型的原理相同，但網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)正好相反。Ｓｋｉｐ－ｇｒａｍ逡逑模型的結(jié)構(gòu)如圖２－２所示：逡逑ＩＮＰＵＴ邋ＰＲＯＪＥＣＴＩＯＮ邋ＯＵＴＰＵＴ逡逑４邐ｗ（ｔ－２）逡逑＜邐Ｗ（Ｍ）逡逑＜邐ｗ（ｔ＋１）逡逑，ｗ（Ｈ２）逡逑圖２－２邋Ｓｋｉｐ－ｇｒａｍ模型結(jié)構(gòu)圖［４１］逡逑Ｆｉｇｕｒｅ邋２－２邋Ｔｈｅ邋ｓ

ｗ（ｔ＋１）逡逑ｗ（ｔ＋２）逡逑圖２－１邋ＣＢＯＷ模型結(jié)構(gòu)圖［４１］逡逑Ｆｉｇｕｒｅ邋２－１邋Ｔｈｅ邋ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ邋ｏｆ邋ＣＢＯＷ邋ｍｏｄｅｌｌ４１！逡逑由圖２－１可知，ＣＢＯＷ模型由三層不同的結(jié)構(gòu)組成，分別是輸入層、投影層逡逑和輸出層。對(duì)于語(yǔ)料庫(kù)中的每條樣本數(shù)據(jù)，該模型是通過(guò)輸入每個(gè)樣本中某個(gè)中心逡逑詞的前后幾個(gè)詞來(lái)預(yù)測(cè)該詞出現(xiàn)的概率。輸入層輸入的是待訓(xùn)練詞即中心詞ｗ的逡逑前后各ｃ個(gè)詞的詞向量，其中ｃ可以自己設(shè)定，以“今天的天氣很晴朗”為例，將逡逑該句子分詞后的結(jié)果為：“今天”、“的”、“天氣”、“很”、“晴朗”，假設(shè)逡逑我們要得到“天氣”的詞向量，以ｃ的值取１為例，“天氣”的前后各１個(gè)詞分別逡逑是“的”和“很”，則輸入層輸入這兩個(gè)詞的隨機(jī)初始化的詞向量；投影層將輸入逡逑的詞向量相加并輸入到輸出層；輸出層則根據(jù)不同的結(jié)構(gòu)采用不同的算法。逡逑Ｓｋｉｐ－ｇｒａｍ模型與ＣＢＯＷ模型的原理相同，但網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)正好相反。Ｓｋｉｐ－ｇｒａｍ逡逑模型的結(jié)構(gòu)如圖２－２所示：逡逑ＩＮＰＵＴ邋ＰＲＯＪＥＣＴＩＯＮ邋ＯＵＴＰＵＴ逡逑４邐ｗ（ｔ－２）逡逑＜邐Ｗ（Ｍ）逡逑＜邐ｗ（ｔ＋１）逡逑

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種用于處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型［２６］，常見(jiàn)的時(shí)間逡逑序列數(shù)據(jù)如語(yǔ)音數(shù)據(jù)、文本數(shù)據(jù)等均適用于使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行處理。逡逑循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型如圖２－３所示：逡逑？邐？邐？邐？邐？逡逑ｒＸｎ邐Ｔ邐Ｔ邐Ｔ邐Ｔ逡逑Ａ」邐＝邋Ａ邋—？邋Ａ邋—？邋Ａ邋邐？邋Ａ逡逑（＾）邋（＾）邋（＾）邋．．．邋（＾）逡逑圖２－３循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖逡逑Ｆｉｇｕｒｅ邋２－３邋Ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ邋ｎｅｕｒａｌ邋ｎｅｔｗｏｒｋ邋ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ逡逑１５逡逑

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2830499