融合情感分析与多元时间序列的区块链产业舆情监测研究

摘要

[目的/意义]区块链技术被纳入“新基建”范畴后,其产业发展演进快、舆情热度高。本研究将情感因素纳入新兴产业网络舆情热度预测,探究区块链产业关注主题及发展态势。[方法/过程]论文融合情感分析与多元时间序列特征提出舆情热度预测模型,采用BERT-BiLSTM(Bi-directional Long Short-Term Memory,BiLSTM)方法对舆情文本分类并赋值,挖掘情感极性类别的主题,将不同情感倾向的情感值分别取绝对值累加,构建基于情感因素的多元时间序列特征体系,并输入LSTM(Long Short Term Memory,LSTM)模型进行区块链产业舆情热度预测。[结果/结论]BERT-BiLSTM在情感分类任务中准确率为84%,其中消极和中性情感类属文本的成因主要为“对于区块链技术的不信任”和“缺乏区块链相关概念的了解”。在热度预测模型中,模型均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)降低17.67,平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)降低15.14,决定系数(R-Square,R2)提升11%,模型总体性能良好。