基于LSTM-Transformer的突发事件网民情感风险预测研究

王娟 ¹韩怡 ¹何巍 ¹张立红¹

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作者信息

1. 中国人民警察大学
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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.

关键词

LSTM-Transformer/突发事件/网民情感/风险预测

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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

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