基于深度神經網絡的新聞輿情分析系統研究與實現

周 雁，王慶娟，龐 桐

（北京理工大學珠海學院 計算機學院，廣東 珠海 519000）

0 引言

輿情是“輿論情況”的簡稱，是指在一定的社會空間內，圍繞中介性社會事件的發生、發展和變化，作為主體的民眾對作為客體的社會管理者、企業、個人及其他各類組織及其政治、社會、道德等方面的取向產生和持有的社會態度[1-4]。它是較多群眾關于社會中各種現象、問題所表達的信念、態度、意見和情緒等表現的總和[5-7]。

輿情是社會事件的發生與變化，新聞是網絡輿情的重中之重。隨著互聯網在全球范圍的極速發展，人們獲取訊息的主要方式漸漸轉變為經由網絡媒體獲取。網絡上的新聞種類繁多，信息量巨大，當網絡出現重大輿情，特別是負面輿情時，若不能及時了解、有效引導，很容易形成輿論危機，嚴重時甚至影響公共安全。

隨著大數據和人工智能的飛速發展以及機器學習中神經網絡的突破，使得輿情分析監測系統的架構發生了根本性的轉變[8-13]。以往的輿情信息解析系統大多以規則為主導，容易導致規則數量龐大、邏輯復雜，難以維護與升級；應用神經網絡技術后，一般以神經網絡模型為主、規則為輔，輿情分析系統的準確率與速度因此得到巨大提升。本文即是運用此思路，參考文獻[9,14-22]中相關觀點，構建了一個新聞輿情分析系統。通過將系統各模塊松耦合，把解析模塊獨立出系統，使系統結構更清晰和靈活；研究利用神經網絡代替規則作為分析工具，使用微量規則修正模型結果，以提高準確率。……