舆情监测与情感分析：从建模到干预策略

"这篇文档是关于2020年第五届‘数维杯’大学生数学建模竞赛的一篇论文，主要研究舆情监测情感倾向的分析建模。论文提出了四个问题并给出了相应的解决方案：1) 舆情筛选方法，2) 新数据抓取，3) 情感倾向干预，4) 舆情处理等级划分。作者采用了LDA主题模型、TF-IDF模型、聚类分析等方法来解决这些问题。" 在问题1中，研究团队应用了LDA（Latent Dirichlet Allocation）主题模型来处理抓取的媒体和网民评论数据。LDA是一种概率主题模型，它假设文档是由多个主题混合而成，而每个主题又由一组单词的概率分布定义。在实际操作中，他们首先对原始数据进行了预处理，包括去除特殊符号和控制词的长度，接着使用jieba分词工具对文本进行分词，以提高主题识别的准确性。最后，通过LDA模型将处理后的文档分类，以识别和筛选出与特定主题相关的舆情。 问题2的解决方案是构建TF-IDF模型。TF-IDF是一种用于信息检索和文本挖掘的统计方法，它反映了单词在文档中的重要性。团队通过分析文章的常用词，利用词性标注来提取特定词汇，并使用正则表达式直接匹配特定内容。同时，他们建立了一个自定义的序列标注平台，对所需信息进行标注，并用这些标注数据训练BERT等深度学习模型，以实现对新数据中深层次分析价值信息的有效抓取。 针对问题3，即如何引导网民情感转向对政府或企业有利，研究者基于问题1和问题2的结果提出了一种干预策略。他们可能分析了舆论情感的变化规律，结合用户行为和网络影响力，设计了针对性的干预措施，但具体的干预方法在提供的内容中没有详细展开。 最后，对于问题4，研究者运用聚类分析和已有的数据集来划分舆情处理等级。聚类分析是一种无监督学习方法，可以将数据自动分成几个类别，这有助于识别舆情的不同阶段和严重程度。结合疫情传播的时间、规模以及网民情感倾向，他们可能创建了一个动态的舆情等级划分系统，以便更有效地应对各种情况。 这篇论文展示了数学建模在舆情分析中的应用，通过数据预处理、文本挖掘和机器学习技术，为舆情监控提供了科学的决策支持工具。