对比着以上四种机器学习模型在舆情分析中应用的效果

由于没有具体的数据集和任务进行对比分析，因此无法给出具体的结论。但是可以从以下几个方面对比这四种机器学习模型在舆情分析中的应用效果：

1. 准确率：准确率是衡量模型性能的重要指标之一。不同的模型在不同的任务上表现不同，有些模型适合处理文本情感分析，有些模型适合处理文本分类等任务。因此，需要根据具体的任务选择合适的模型。

2. 训练效率：在实际应用中，模型的训练时间也是一个重要的考虑因素。一些模型可能需要较长的训练时间，对于时间敏感的任务来说，这可能是不可接受的。

3. 可解释性：对于一些需要解释模型决策的任务来说，模型的可解释性也是一个重要的考虑因素。一些模型可能比其他模型更容易解释其决策过程。

4. 适用场景：不同的模型适用于不同的场景。例如，神经网络模型适用于处理大规模数据，而朴素贝叶斯模型适用于处理文本分类等任务。因此，需要根据具体的任务选择合适的模型。

综上所述，选择合适的机器学习模型需要综合考虑准确率、训练效率、可解释性和适用场景等因素。