计算机工程

作者：张财, 马自强, 闫博

单位：1. 宁夏大学信息工程学院, 宁夏 银川 7500212. 宁夏大数据与人工智能省部共建协同创新中心, 宁夏 银川 750021

关键词：机器学习,政务微博,情感强度,情感分析,情感分类

基金：宁夏回族自治区重点研发计划一般项目(2022BDE03008); 宁夏回族自治区重点研发计划引才专项(2021BEB04047); 宁夏自然科学基金一般项目(2021AAC03078); 国家社会科学基金项目(西部项目)(20XXW009)

针对政务微博评论杂乱、审核困难的问题, 提出一种基于机器学习的政务微博情感分析模型。该模型能够量化分析政务微博中的情感, 为自动审核提供有效依据。以2022年北京冬奥会和中国足协的微博为例, 首先扩展与案例相关的词汇, 并进行数据清洗和文本特征表示; 然后采用机器学习模型进行情感倾向判断, 并结合大连理工大学中文情感词汇文本计算情感强度。分别采用基于词袋模型和Word2vec模型的决策树、朴素贝叶斯和支持向量机模型进行预测, 并对它们的性能进行对比评估。实验结果表明, 在基于Word2vec的支持向量机模型下, 情感分类的准确率达到84.3%, 这表明所提模型在预测政务微博情感方面具有有效性, 可应用于政务微博自动审核任务。

来源：2024年第12期

《计算机工程》期刊编辑部

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