典型文献
基于LDA-CNN-BiLSTM与四象限法则的突发公共事件舆情主题演化研究
文献摘要：
[目的/意义]挖掘突发公共的舆情主题演化规律,探究大众情绪的时序趋势,提供政府相关部门决策与监测的参考模型.[方法/过程]以新冠疫情期间(2020年1月1日—2020年3月24日)的公共卫生事件为例,基于舆情分析的理论框架,综合运用LDA主题模型、TFIDF、CNN-BiLSTM、四象限法则等理论和技术,结合舆情发展的生命周期理论,动态挖掘不同阶段下的突发公共舆情主题关注度演化,分析社会公众情感演化趋势,最后基于四象限法则讨论不同阶段下的主题分布态势.[结果/结论]该模型能够追踪突发公共舆情不同阶段下社会大众的关注热点与情绪波动,并提供政府相关部门处理类似舆情时的决策参考与监测框架,具有一定的现实意义与理论价值.
文献关键词：
生命周期;LDA模型;突发公共舆情事件;主题演化;CNN-BiLSTM;四象限法则
中图分类号：
作者姓名：
陈登建;杜飞霞;杨秀璋;夏换
作者机构：
贵州财经大学信息学院 贵州贵阳 550025;贵州财经大学贵州省经济系统仿真重点实验室 贵州贵阳 550025
文献出处：
引用格式：
[1]陈登建;杜飞霞;杨秀璋;夏换-.基于LDA-CNN-BiLSTM与四象限法则的突发公共事件舆情主题演化研究)[J].情报探索,2022(10):45-53
A类：
四象限法则,突发公共舆情事件
B类：
LDA,BiLSTM,突发公共事件,情主题,主题演化,公共的,演化规律,参考模型,新冠疫情期间,舆情分析,主题模型,TFIDF,生命周期理论,社会公众,公众情感,情感演化,演化趋势,主题分布,分布态势,社会大众,情绪波动,决策参考,理论价值
AB值：
0.249583
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