基于BERT和LSTM的地震舆情情感倾向分析
吴月波
刘克辉
石晓辉
摘要：通过Scrapy框架获取近三年(2021—2023年)国内5.0级以上地震震后48 h的相关微博博文和评论,对爬取的文本数据进行预处理并组成数据集,设计基于BERT和长短时记忆(LSTM)网络的深度学习地震舆情情感倾向模型.结果显示,该模型在地震舆情文本情感分析的准确率达到97.8％,具有高效的特征提取能力,能够为地震网络舆情监测提供参考.
关键词：Scrapy框架地震舆情BERTLSTM情感分析
分类号：P315(大地（岩石界）物理学（固体地球物理学）)
论文发表日期：2024-10-28
页数：3( 27-29 )
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