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摘要
针对社交网络信息传播速度快,容易造成负面情绪大面积传播引发网络舆情的问题,文中进行了智能舆情分析监控技术的研究。通过使用朴素贝叶斯网络作为情感倾向分类器,并与堆叠降噪自编码器相融合,构建了智能舆情分析监控模型。将社交网络上的文本信息进行预处理,通过与情感词典比对进行分词,同时使用TF-IDF算法计算特征权重并构成词向量。将词向量输入至智能舆情分析监控模型中进行情感倾向分析。对比实验结果表明,文中所述方案比使用Softmax分类器的模型具有更高的准确率,尤其是在处理高纬度词向量的情况下,其准确率有较显著的提高。
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