对文章进行润色处理，并进行微降重：“随着计算机技术的发展和不断更新，深度学习等算法得到了广泛的应用，利用情感分析，聚类，文本分类等算法来分析舆情，并在食品安全舆情事件上进行监控、分析和预测等技术处理，并在其技术上不断地优化，使得识别度，精确度都得到了提高，如运用信息预处理聚类算法以及中文NPL（自然语言处理）情感极性分析算法，朴素贝叶斯算法等来加快有效信息的筛选和群众情绪极性信息的获取。其中文本分类模块是网络舆情监测系统中一个重要的模块，文本分类的效果直接影响了舆情监测的准确性和灵敏性。2019年，廖运春等学者提出基于加权Word2Vec和TextCNN的文本分类方法，通过融合TF-IDF加权方法有效地提高文本表示模型的文本信息涵盖量，使用卷积，池化等操作进一步提取特征，经过实验结果表明，对比传统的文本表示方法和基于循环神经网络文本分类模型，该方法达到了较好的分类效果。在预测领域，刘定一等学者针对单一预测模型预测精度不高和社交媒体对舆情走势影响较大的问题,提出了融合微博热点分析和长短期记忆神经网络（LSTM）的舆情预测方法，并设计由2个隐含层组成的MH-LSTM预测模型，将MH-LSTM模型用于舆情事件百度指数的定量预测中,通过实验证明了模型的正确性,证实了该预测模型拥有较好的预测效果。“

随着计算机技术的不断更新和发展，深度学习等算法在舆情分析方面得到了广泛应用。利用情感分析、聚类、文本分类等算法来分析舆情，对食品安全事件进行监控、分析和预测等技术处理。这些技术不断地进行优化，提高了识别度和精确度。运用信息预处理聚类算法、中文NPL情感极性分析算法、朴素贝叶斯算法等来加快有效信息的筛选和获取群众情绪极性信息。其中，文本分类模块是网络舆情监测系统中一个重要的模块，文本分类的效果直接影响了舆情监测的准确性和灵敏性。

2019年，廖运春等学者提出了一种基于加权Word2Vec和TextCNN的文本分类方法。通过融合TF-IDF加权方法有效地提高文本表示模型的文本信息涵盖量，并使用卷积、池化等操作进一步提取特征。实验结果表明，相比传统的文本表示方法和基于循环神经网络的文本分类模型，该方法达到了较好的分类效果。

在预测领域，刘定一等学者针对单一预测模型预测精度不高和社交媒体对舆情走势影响较大的问题，提出了融合微博热点分析和长短期记忆神经网络（LSTM）的舆情预测方法。并设计了由2个隐含层组成的MH-LSTM预测模型，将MH-LSTM模型用于舆情事件百度指数的定量预测中。经过实验证明，该预测模型拥有较好的预测效果，证实了模型的正确性。

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