摘要
从新浪微博平台获取相关突发事件的评论文本和相关信息,根据网民情感因素影响与特征构建风险指标体系,并选取重要程度与分类性能较好的末级指标作为特征属性,构建新的数据集作为模型的输入,构建LSTM-Transformer风险预警模型,对突发事件网民情感风险进行预测。实验结果表明,LSTM-Transformer融合模型在突发事件网民情感风险预测中效果明显优于对比模型。
出处
《科技传播》
2024年第19期126-129,共4页
Public Communication of Science & Technology
基金
教育部人文社会科学研究项目青年基金项目“基于舆情大数据的突发事件网民情感风险感知与治理研究”(20YJC630145)的研究成果之一。
