基于LSTM-Transformer的突发事件网民情感风险预测研究

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中文摘要：从新浪微博平台获取相关突发事件的评论文本和相关信息,根据网民情感因素影响与特征构建风险指标体系,并选取重要程度与分类性能较好的末级指标作为特征属性,构建新的数据集作为模型的输入,构建LSTM-Transformer风险预警模型,对突发事件网民情感风险进行预测.实验结果表明,LSTM-Transformer融合模型在突发事件网民情感风险预测中效果明显优于对比模型.

作者：

王娟、韩怡、何巍、张立红

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作者单位：

中国人民警察大学

关键词：

LSTM-Transformer 突发事件网民情感风险预测

出版年：

2024

科技传播

中国科技新闻学会

科技传播

影响因子：0.667

ISSN：1674-6708

年,卷(期)：2024.16(19)