基于微博的COVID-19热点话题分析

黄勃; 陈欢; 方志军; 王明胜; 刘文竹

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基于微博的COVID-19热点话题分析

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新型冠状病毒肺炎(corona virus disease 2019,COVID-19)的快速暴发引发了广泛的社会关注,给网络舆情分析带来了极大的挑战。针对这个问题,本文使用网络爬虫技术对官方媒体发布的关于COVID-19的评论信息进行数据收集,对收集到的评论信息按时间顺序进行排列,首先使用TF-IDF对文本的关键特征词进行提取,其次利用OLDA(online latent Dirichlet allocation)模型依照时间顺序进行主题词演化分析,构建评论集词向量模型,最后使用K-means对主题进行聚类,并对聚类结果通过词性标注进行分析。实验表明,本文的方法可以获得随时间变化的评论信息,能够检测到需要关注的信息。

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来源
《武汉大学学报：理学版》 |2020年第5期|425-432|共8页
作者
黄勃; 陈欢; 方志军; 王明胜; 刘文竹;
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作者单位

上海工程技术大学电子电气工程学院;

上海201620;

中国工商银行股份有限公司合肥分行;

安徽合肥230031;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类文字信息处理;
关键词
新型冠状病毒肺炎; 舆情分析; OLDA; TF-IDF; K-means; word2vec;

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