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摘要
面对新冠肺炎疫情带来的重大影响，通过自然语言处理技术，深入挖掘民众关于新冠肺炎的观点与看法，为疫情期间政府应对网络舆情危机提供参考.针对当前研究中将主题和情感孤立研究的缺陷，首先从微博上收集网络舆情的相关数据，然后通过LDA主题模型和基于Bi-LSTM的情感分类方法进行主题-情感的融合分析.结果表明，Bi-LSTM模型可以较好地识别出喜、怒、哀、惧4类情感，同时LDA主题模型在热门主题挖掘方面也表现良好.
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单位山东科技大学; 菏泽医学专科学校
