[目的/意義]涉核話題近年來隨著核產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展備受各界關注,負面的涉核網(wǎng)絡輿情的公眾傳播是當前政府面臨的新挑戰(zhàn),而微博作為網(wǎng)絡輿情傳播的重要平臺,通過對微博涉核內(nèi)容的情感傾向分析有助于深入探究負面輿情的發(fā)展傳播規(guī)律。[方法/過程]以微博涉核話題為數(shù)據(jù)源,提出了多任務多輸入的協(xié)同情感分類模型,對微博內(nèi)容從時間、地域、用戶關系三方面進行了情感傾向分析。[結(jié)果/結(jié)論]通過使用多任務多輸入的協(xié)同情感分類模型,對微博這種長度較短且網(wǎng)絡用語較多的文本進行分析,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。 

【文章來源】：情報理論與實踐. 2020,43(12)北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

多輸入多任務協(xié)同學習情感分類模型框架示意圖

在模型中,分別使用biLSTM和biGRU對以詞分句的序列和以字分句的序列進行特征提取操作,原因在于句子按詞切分后所含序列較短,而LSTM計算較為復雜;句子按字切分之后序列較長,而GRU計算復雜度較低。因此這樣做可以平衡兩種輸入的總的計算量,有利于后面對單輸入模型的直觀對比。圖2中使用雙向RNN結(jié)構(gòu)來提取特征可以同時提取語句中關鍵詞的上文依賴和下文依賴關系,能夠更好地提取語句中的有用信息以更全面地對詞語進行特征編碼。在經(jīng)過biLSTM和biGRU提取特征之后,為了把對分類有用的特征加大權(quán)重,而降低沒有幫助特征的權(quán)重,使用了自注意力機制來對提取到的特征的重要性進行編碼;同時通過全局最大池化操作來提取特征中的最強信號幫助分類。3 實驗過程和結(jié)果

從時間上看(見圖3),分別對2017—2019年全年評論數(shù)較高(大于等于100)的涉核微博進行了情感傾向分類�？梢钥闯鲐撁嫖⒉┧急壤谥鹉晟仙�,這在一定程度上反映出了人們對于海內(nèi)外涉核事件愈加關注,對核產(chǎn)業(yè)可能帶來的環(huán)境污染問題更為擔憂,且對核的安全需求越來越高。

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3610160