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摘要
【目的】提出更适用公共政策评价的网民情感分类指标,引入深度学习技术研究网民立场的自动化识别和支持度研判问题。【方法】选取三个不同领域不同类型的重要公共政策作为研究对象,对微博数据进行采集、清洗和标注;运用立场分析方法研判三个政策的网民支持度;构建基于字符级卷积神经网络(CNN)技术的文本分类模型对实验数据集进行训练,并对实验结果进行对比检验解读。【结果】该模型在三组数据测试集的综合评价指标上均取得优秀表现,当模型稳定后有两组数据集F1值在0.8以上,一组数据集F1值在0.6以上;且耗时较循环神经网络(RNN)模型更短,训练时间差距达数十倍。【局限】数据样本量和政策覆盖类型有限,网民支持度计算方法有待进一步深化。【结论】立场分类方法和字符级CNN技术在公共政策评价的效度和效率上有较好表现,尤其在应急突发性政策评价方面能够发挥明显作用。
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单位国家信息中心
