黎潔君

摘 要：加強(qiáng)互聯(lián)網(wǎng)輿情管理是國(guó)家治理體系和治理能力現(xiàn)代化發(fā)展的重要內(nèi)容?；谏疃葘W(xué)習(xí)，以微博上關(guān)于新疆的熱門評(píng)論為樣本，通過(guò)構(gòu)建長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）模型對(duì)每條評(píng)論進(jìn)行評(píng)分，分析其正負(fù)性。情感分析結(jié)果對(duì)輿情治理具有一定的現(xiàn)實(shí)意義。

關(guān)鍵詞：深度學(xué)習(xí)；長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)格；情感分析

微博是我國(guó)時(shí)下非常流行的社交、信息分享平臺(tái)，日訪問(wèn)量上億，居于全球社交平臺(tái)的首位。微博上有海量信息，這些數(shù)據(jù)中包含網(wǎng)民的情感信息資料以及對(duì)于各種事件的輿情偏向，具有可挖掘的價(jià)值。依托數(shù)據(jù)挖掘和自然語(yǔ)言技術(shù)，情感分析對(duì)相關(guān)領(lǐng)域都有一定的戰(zhàn)略價(jià)值，企業(yè)可以根據(jù)情感分析發(fā)現(xiàn)網(wǎng)友的情感傾向，從而制定相關(guān)策略；過(guò)去許多社會(huì)熱點(diǎn)事件都在微博中引起大討論，網(wǎng)友各抒己見，使各種大小事件得到公平解決，政府也可以從中獲知輿情傾向。所以，分析微博相關(guān)熱點(diǎn)問(wèn)題或事件具有一定的現(xiàn)實(shí)意義[1]。

基于深度學(xué)習(xí)的分析方法的主要思想是預(yù)先對(duì)訓(xùn)練文本語(yǔ)料進(jìn)行定性分類且標(biāo)注，以統(tǒng)計(jì)理論信息等作為分類特征，訓(xùn)練出一個(gè)較好的分類模型[2]。利用得出的最優(yōu)模型進(jìn)行情感分類，得到相關(guān)的情感分析數(shù)據(jù)，從而得到情感傾向的分析結(jié)果。如今，新疆安定繁榮，加上其獨(dú)特的西域風(fēng)光，引來(lái)了各地游客，來(lái)疆旅游人數(shù)攀升，在微博引起了熱議。本研究基于Python中的Pytorch深度學(xué)習(xí)框架，利用長(zhǎng)短期記憶（Long Shot-Term Memory，LSTM）網(wǎng)絡(luò)對(duì)微博上關(guān)于新疆的評(píng)論進(jìn)行采集以及情感分析。

1 數(shù)據(jù)來(lái)源

Python擁有大量的庫(kù)，且易于學(xué)習(xí)，可以用來(lái)高效地開發(fā)各種應(yīng)用程序。Python語(yǔ)言目前廣泛應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)爬蟲、計(jì)算與數(shù)據(jù)分析、人工智能、自動(dòng)化運(yùn)維、云計(jì)算等領(lǐng)域。本研究通過(guò)網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)來(lái)獲取有效的微博評(píng)論數(shù)據(jù)。網(wǎng)絡(luò)爬蟲是一種程序或者腳本，能夠按照一定的規(guī)則對(duì)互聯(lián)網(wǎng)信息進(jìn)行自動(dòng)抓取。網(wǎng)絡(luò)爬蟲被廣泛應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎或類似的網(wǎng)站，從而對(duì)這些網(wǎng)站的內(nèi)容和檢索方式進(jìn)行獲取、更新，對(duì)于訪問(wèn)到的頁(yè)面內(nèi)容能夠自動(dòng)收集獲取，然后提供給搜索引擎進(jìn)一步處理，進(jìn)而方便用戶對(duì)所需要的信息進(jìn)行更快的檢索[3]。本研究通過(guò)requests，re，pandas，json等庫(kù)[4]對(duì)統(tǒng)一資源定位符（Uniform Resource Locator，URL）“https： //m.weibo.cn/comments/hotflow？id=4446534093 056573&mid=4446534093056573&max_id_type=0”進(jìn)行爬取，得到的評(píng)論一共有14 761條。

2 模型介紹

3 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果

3.1 數(shù)據(jù)集

本實(shí)驗(yàn)使用到的數(shù)據(jù)集，第一個(gè)是訓(xùn)練模型所需要的訓(xùn)練集，其中都使用label標(biāo)簽來(lái)標(biāo)記其語(yǔ)言情感的正負(fù)性，數(shù)值取在0～1，其中1表示正面影響，0表示負(fù)面情緒，根據(jù)數(shù)值的大小來(lái)分辨其正負(fù)情緒的比重大小。訓(xùn)練集包括9 000條情緒，其中有4 500條負(fù)面情緒和4 500條正面情緒。驗(yàn)證集包括1 000條情緒，其中正面情緒有500條，負(fù)面情緒有500條。測(cè)試集中有500條正負(fù)數(shù)量不同的評(píng)論。

3.2 數(shù)據(jù)總覽及預(yù)處理

分詞是自然語(yǔ)言處理（Natural Language Processing，NLP）中文本處理的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)和前提。與以英文為代表的拉丁系語(yǔ)言相比，中文分詞要復(fù)雜得多、困難得多，因?yàn)樽怨乓詠?lái)中文的詞語(yǔ)之間均沒(méi)有自然分隔，并且組合多變[8]。對(duì)于分詞，在Python中需要導(dǎo)入pandas庫(kù)和jieba庫(kù)。Pandas的主要用途是進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，jieba庫(kù)則是專門用來(lái)進(jìn)行中文分詞的一個(gè)庫(kù)。導(dǎo)入成功后進(jìn)行分詞，分詞得到兩個(gè)新的變量，分別為token_count（單個(gè)評(píng)論詞組數(shù)量），text_lengths[9]（單個(gè)評(píng)論長(zhǎng)度），再對(duì)訓(xùn)練集、測(cè)試集和所采集的微博評(píng)論進(jìn)行分詞。此時(shí)，導(dǎo)入Word Cloud庫(kù)（詞云圖），進(jìn)行數(shù)據(jù)詞云可視化，如圖1所示。

詞云呈現(xiàn)主要是看詞組所占比重，詞組比重越大，在詞云中的字體越大，可以看到“越來(lái)越”“穩(wěn)定”“人民”等詞的比重較大。

3.3 實(shí)驗(yàn)參數(shù)

實(shí)驗(yàn)參數(shù)訓(xùn)練設(shè)備為CPU，其中batch size（單次訓(xùn)練用的樣本數(shù)）選擇64，學(xué)習(xí)率為0.01，dropout rate選擇0.5，LSTM堆疊的層數(shù)為1，隱藏層節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)為100，epoch選10，評(píng)論字典共25 002個(gè)，labal（評(píng)價(jià)1，0）有兩個(gè)，詞向量維數(shù)為300。

3.4 模型訓(xùn)練及效果評(píng)估

實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置好后就開始進(jìn)行模型訓(xùn)練，得到最優(yōu)模型后，進(jìn)行效果評(píng)估，導(dǎo)入所需庫(kù)，然后將測(cè)試集代入，進(jìn)行分詞操作，再加載模型進(jìn)行效果評(píng)估，結(jié)果如圖2所示。

由以上結(jié)果可得，模型效果精確率在85%以上，正面情感總體準(zhǔn)確度較高，負(fù)面情感召回率欠缺，在實(shí)例預(yù)測(cè)中負(fù)面情感預(yù)測(cè)準(zhǔn)度難控制。總體上，訓(xùn)練出的模型可用。

3.5 模型使用及結(jié)果

首先加載模型，其次導(dǎo)入爬取的微博評(píng)論，最后進(jìn)行評(píng)論的情感分析，得到每句評(píng)論下的評(píng)分。負(fù)面情緒主要是一些不相干的評(píng)論或者帶個(gè)人主觀情緒的評(píng)論。得到全部評(píng)論的得分后，進(jìn)行數(shù)據(jù)的可視化，將所有評(píng)論的得分及個(gè)數(shù)做成直方圖，如圖3所示。

4 結(jié)語(yǔ)

基于深度學(xué)習(xí)，對(duì)關(guān)于新疆的熱門評(píng)論進(jìn)行情感分析，主要使用Python語(yǔ)言。本次實(shí)驗(yàn)主要使用LSTM網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行建模，由于RNN網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)只能將信息傳遞給相鄰的后繼者，在實(shí)際中訓(xùn)練RNN是很難實(shí)現(xiàn)的，根本原因在于梯度消失和梯度爆炸問(wèn)題，這時(shí)LSTM網(wǎng)絡(luò)的引出有效地解決了這一問(wèn)題。LSTM網(wǎng)絡(luò)的核心是其獨(dú)特的細(xì)胞狀態(tài)，細(xì)胞狀態(tài)好似傳送帶，直接在整個(gè)鏈上運(yùn)行，使線性交互變少，因此，信息在其上流傳時(shí)不容易變化；此外，還具有獨(dú)特的“門”結(jié)構(gòu)來(lái)控制細(xì)胞狀態(tài)。LSTM網(wǎng)絡(luò)主要結(jié)構(gòu)為：（1）決定細(xì)胞狀態(tài)；（2）細(xì)胞狀態(tài)的更新準(zhǔn)備；（3）更新狀態(tài)；（4）基于狀態(tài)輸出信息。本實(shí)驗(yàn)主要依靠Pytorch（深度學(xué)習(xí)庫(kù)）進(jìn)行建模。訓(xùn)練模型成功后進(jìn)行效果評(píng)估，得到可行的模型效果，得到效果評(píng)估模型精度達(dá)85%。最后對(duì)相關(guān)評(píng)論使用模型進(jìn)行評(píng)分，分析網(wǎng)友的情感偏重。由實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知，此次網(wǎng)友對(duì)新疆有很多感想，其中通過(guò)詞云圖可知“越來(lái)越”“穩(wěn)定”“人民”“愛”等詞語(yǔ)的比重很大。評(píng)論統(tǒng)計(jì)中情感評(píng)分區(qū)間為0—1、0—0.5代表負(fù)面情緒，越接近0負(fù)面情緒越大，0.5—1代表積極情緒，越接近1正面情緒越大?？傮w上，本次情感分析中，微博上的網(wǎng)友有新疆本地的，也有國(guó)內(nèi)其他各省的，情感分析中正面情緒比重很大，這也說(shuō)明新疆的確在旅游、治安等各個(gè)方面發(fā)展得都越來(lái)越好。所以，加強(qiáng)互聯(lián)網(wǎng)輿情管理是國(guó)家治理體系和治理能力現(xiàn)代化發(fā)展的重要內(nèi)容，不僅能有效了解民情，而且對(duì)輿情治理也有一定作用。所以，在特定方面進(jìn)行情感分析具有一定的現(xiàn)實(shí)意義。

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