典型文献
BERT-DPCNN模型在网络舆情情感分析中的应用
文献摘要：
近年来,利用技术手段实现对海量的网络舆情信息进行深度挖掘与分析成为研究热点,产生了诸多应用方法.针对"新冠疫情"引发的网络舆情,本文通过实例对比分析了BERT-DPCNN模型和多个深度神经网络模型在网络舆情情感分析上的有效性.对比结果表明,BERT-DPCNN模型在准确率、Macro_AUC和Micro_AUC等方面比其他模型均表现更好,能够更加准确的捕捉网络舆情情感,为监测网络舆情、快速应对舆情危机提供了技术支持.
文献关键词：
网络舆情;情感分析;深度学习;BERT;DPCNN
中图分类号：
作者姓名：
孙丹丹;郑瑞坤
作者机构：
湖北工业大学 湖北 432200
文献出处：
引用格式：
[1]孙丹丹;郑瑞坤-.BERT-DPCNN模型在网络舆情情感分析中的应用)[J].网络安全技术与应用,2022(08):24-27
A类：
B类：
BERT,DPCNN,情感分析,利用技术,网络舆情信息,深度挖掘,多应用,应用方法,深度神经网络模型,Macro,Micro,监测网络,舆情危机
AB值：
0.276024
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