2025年基于深度学习的网络舆情监测与分析.pdfVIP

穷则独善其身，达则兼善天下。——《孟子》

基于深度学习的网络舆情监测与分析

一、引言

网络舆情是指在网络空间内，广泛传播的公众情绪、评论和讨

论，对社会各领域、政府及其政策、行业、企业、人物、事件等

产生一定影响力。舆情监测与分析是一项重要的工作，可以帮助

政府和企业掌握公众态度，及时适应和调整政策、舆论和市场策

略，提高危机应对能力，从而更好地实现协调和谐的社会发展。

随着互联网技术的日益发展，网络舆情监测分析技术也在不断

更新。深度学习成为当前舆情监测技术的热门方向之一，具有识

别准确率高、效率高、可自我学习和优化等特点。本文主要介绍

基于深度学习的网络舆情监测与分析技术。

二、基于深度学习的网络舆情监测与分析流程

网络舆情监测与分析流程主要包括数据采集、数据处理、模型

训练和结果分析四个环节。其中，数据采集和处理环节是深度学

习技术应用的前置工作，而模型训练和结果分析是后续工作。下

面从四个环节逐一介绍。

2.1数据采集

数据采集是网络舆情监测与分析的首要环节，它决定监测的范

围和监测的质量。目前常用的数据采集方式有两种：一种是自动

志不强者智不达，言不信者行不果。——墨翟

爬取网络上与话题相关的内容；另一种是人工打标签的方式进行

数据采集。

自动爬取数据可通过有哪些信誉好的足球投注网站引擎、社交网络、论坛等方式进行。

但要注意，这种方式采集到的数据可能存在噪声、重复和冗余。

另外，为避免涉及个人隐私和版权问题，应该限制爬取数据的频

率和数据来源。

人工打标签是利用专业人员手动筛选、标注网络上的有关话题

的内容。这种方法采集到的数据具有更高的信度和可靠性，以及

更精准的数据范围。

2.2数据处理

数据处理环节主要包括数据清洗、分词、命名实体识别等预处

理操作。这些操作的作用是将数据规整化、去除噪音，方便后续

的模型训练和特征提取。下面简要介绍几种常用的数据处理技术。

（1）数据清洗

数据清洗是数据处理的第一步，其目的是去除数据中的脏数据、

重复数据和无用信息。如去除HTML标签、网址、电话号码等与

舆情分析无关的内容，以及去除相同内容和重复内容。这样做可

以减小数据量，提高机器学习的效率。

（2）分词

乐民之乐者，民亦乐其乐；忧民之忧者，民亦忧其忧。——《孟子》

分词是将文本按照词语进行切分，并将每个词语作为一个独立

的特征。中文分词技术在实际应用中起到了关键作用，其主要方

法有基于规则、基于统计和基于深度学习等。

（3）命名实体识别

命名实体识别是识别文本中的实体名称，如人名、地名、组织

机构名等。这种识别方式可以为后续的事件分析和主题分析提供

便利。

2.3模型训练

模型训练是网络舆情分析的核心部分，其目的是从海量数据中

学习特定的模式，并在未知数据上进行预测和判断。深度学习技

术具有自我学习和优化的能力，可以高效地从数据中学习特征，

因此在舆情分析领域有很广泛的应用。

（1）卷积神经网络

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是深度

学习中应用最广泛的模型之一，主要应用于图像分类和对象识别

领域。近年来，研究者们开始将卷积神经网络应用在自然语言处

理领域。例如，Kim在2014年提出了基于卷积神经网络的文本分