基于深度学习的疫情情感分析

摘要

2019年新型冠状病毒(COVID-19)肺炎疫情对人民生产生活各方面产生严重影响,为协助政府把握社会舆论,更加科学有效地做好预防控制工作的宣传和舆论引导,本文以与新型冠状病毒肺炎疫情相关的微博内容为研究对象,采用深度学习技术对网民情感进行分析和识别。首先,采用文本分词、正则表达式、词性和停用词表过滤等方法进行预处理操作;其次,构建Bert-CNN模型和Bert-RCNN模型对微博中的网民情感进行识别;最后,验证两种模型的识别效果,并与其他模型进行对比分析。实验结果表明,Bert-RCNN模型的效果最好,其F1-score值为0.702、准确率为73.56%。