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基于BERT-LSTM模型对高校网络舆情的实证分析
摘 要:
随着自媒体的迅速发展,网络舆情对高校形象和学生心理造成的影响日益凸显。未经全貌了解的信息可能引发学生的偏见和质疑,甚至损害高校的声誉和爱国主义教育建设。因此,旨在构建一个有监督的语义分析模型,以识别网络上的高校负面舆情信息,便于及时采取措施应对。首先,抓取新浪微博热搜页面数据,进行数据清洗,并利用BERT预训练模型和双向LSTM分类模型进行训练,得到舆情文本分类模型。其次,通过模型评测指标计算,验证得到模型的有效性和稳定性。最后,通过实例证明分类模型在识别和应对高校负面舆情中的实际效果。这一模型有助于校方在舆情发酵前即时感知,并迅速还原真相,稳定校园舆论,维护良好的校园形象和学生心理健康。
作 者:
  • 王雪;张水胜;魏蕴波
单 位:
    齐齐哈尔大学理学院
关键字:
  • 高校舆情;BERT;LSTM;
页 码:
    87-90
出 处:
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