典型文献
国内新冠肺炎疫情研究的主题演化与情感分析
文献摘要：
新型冠状病毒(COVID-19)相关研究是当前重点关注的领域,探究学者对新冠肺炎疫情的关注热点和情感态度对于学界明确研究重难点和规划研究活动具有重要意义.以中国知网为数据源,首先采用LDA模型识别文献主题,并将其与STM模型结果对比进行一致性检验,其次采用K-Means算法和PCA降维等方法探究各主题的关注度和内容演化趋势,最后分析学者对各主题的情感态度,进而构建"关注度-情感极性"分析框架,结合负面词频识别消极情感极性主题的改进空间.学者对新冠肺炎疫情的关注涉及生物医药、经济影响等9个主题.学者对新冠肺炎疫情高度关注,且大多为消极情感极性,不同主题的受关注度和情感态度有所区别.对新冠疫情相关研究的回顾与梳理可以为后续研究提供支撑与启示,助力我国尽早全面抗疫成功.
文献关键词：
新冠肺炎;主题模型;聚类分析;情感分析
中图分类号：
作者姓名：
莫姝;王婷
作者机构：
贵州大学 管理学院,贵州 贵阳550025
文献出处：
引用格式：
[1]莫姝;王婷-.国内新冠肺炎疫情研究的主题演化与情感分析)[J].科学与管理,2022(02):32-41
A类：
B类：
主题演化,情感分析,情感态度,重难点,规划研究,数据源,LDA,模型识别,文献主题,STM,结果对比,一致性检验,Means,方法探究,演化趋势,情感极性,词频,消极情感,改进空间,生物医药,经济影响,受关注度,有所区别,主题模型
AB值：
0.380154
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