基于新冠肺炎疫情期间微博文本情感分析的研究

为了深入了解新冠肺炎疫情期间微博用户舆论的焦点、更好地把握网络舆情的走向,本实验以疫情期间微博内容为基础,利用深度学习的相关算法,对数据内容进行情感分析。初始数据集已有一部分进行过人工标注,经过预处理后,将BiGRU与注意力机制相结合成BiGRU-attention模型对数据进行实验,TextCNN、BiGRU、BERT三种模型分类效果进行对比,实验结果证明,BiGRU-attention模型效果略优于TextCNN、BiGRU模型,相比于BERT模型则略差,证实在本数据集上BERT模型对文本分类的效果更加优秀,在后续实验中会对BERT模型进行更进一步地优化,以达到较好分类效果。