高校网络舆情事件与一般网络舆情事件具有一定的差异，为了更好的对高校网络舆情事件进行处理，笔者通过python编写爬虫程序，以“××大学”为关键词爬取××大学xb事件相关舆情数据。首先对这一事件进行生命周期阶段划分，然后对爬取的文本进行情绪分类，计算文本情绪指数，对整个舆情事件进行主题相关词汇频次分析，通过构造词汇主题强度模型对舆情不同生命周期阶段计算主题词汇讨论强度，最后通过文中的分析为高校应对网络舆情事件提供建议。
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