题目：怎样利用做舆情分析报告方法：研究与实践论文

摘要：随着互联网的快速发展网络舆情分析在公共管理、企业决策等领域具有关键意义。本文旨在探讨怎样去利用人工智能技术实行舆情分析报告的方法结合实际研究与实践分析在舆情分析中的应用现状及未来发展趋势。

关键词：人工智能舆情分析报告方法研究与实践

一、引言

随着互联网的普及网络已成为人们获取信息、表达观点的必不可少渠道。网络舆情分析是对网络中关于某一特定主题或的言论、情感、态度等实行监测、分析和评价的过程。人工智能（）技术的快速发展为舆情分析提供了新的方法和手。本文将从研究与实践的角度，探讨怎么样利用实舆情分析报告的方法。

二、在舆情分析报告中的方法

1. 数据采集

利用技术实舆情分析报告的之一步是数据采集。数据采集可通过以下几种形式实现：

（1）网络爬虫：通过编写程序自动抓取目标网站上的文本数据。

（2）社交媒体API：利用社交媒体平台的API接口，获取使用者发布的文本数据。

（3）数据库：从已有的数据库中获取相关文本数据。

2. 数据预解决

数据预解决是对原始数据实行清洗、去重、分词等操作，以便于后续的分析。以下几种方法可实现数据预解决：

（1）中文分词：将中文文本划分为词语，便于后续的词向量表示。

（2）停用词过滤：去除文本中的无关词语，如“的”、“了”等。

（3）词性标注：对文本中的词语实词性标注，便于后续的语义分析。

3. 情感分析

情感分析是对文本中表达的情感实分类，如正面、负面、中立等。以下几种方法可以实现情感分析：

（1）基于词典的方法：通过构建情感词典，对文本中的情感词语实统计，得出情感倾向。

（2）基于机器学的方法：利用机器学算法，对大量标注数据实分析，训练出情感分类模型。

（3）基于深度学的方法：利用深度神经网络，对文本实表示，进而实行情感分类。

4. 主题模型

主题模型是对文本实聚类分析，挖掘出文本中的潜在主题。以下几种方法可实现主题模型：

（1）隐含利克雷分布（LDA）：将文本表示为多个主题的线性组合，通过迭代算法求解主题分布。

（2）非负矩阵分解（NMF）：将文本表示为多个主题的非负矩阵，通过迭代算法求解主题分布。

（3）深度信念网络（DBN）：利用深度神经网络对文本实表示，进而求解主题分布。

5. 舆情分析报告生成

在完成数据采集、预解决、情感分析和主题模型等步骤后可生成舆情分析报告。以下几种方法可实现报告生成：

（1）关键词提取：从文本中提取关键词，概括文本的主题。

（2）摘要生成：对文本实行摘要，提炼出核心内容。

（3）可视化展示：利用图表、热力图等可视化手，直观展示舆情分析结果。

三、研究与实践

1. 实证研究

以某为例，利用技术实行舆情分析报告。通过爬虫获取相关网站上的评论数据； 实数据预应对，涵中文分词、停用词过滤等；接着利用情感分析算法对评论实行情感分类； 利用主题模型挖掘评论中的潜在主题，并生成舆情分析报告。

2. 实践应用

在实际应用中可利用舆情分析报告方法对以下场景实行监测和分析：

（1）企业舆情：监测企业在互联网上的口碑，为市场营销提供数据支持。

（2）舆情：监测政策、等在互联网上的反响，为政策制定提供依据。

（3）社会热点：监测社会热点的发展态势，为舆论引导提供参考。

四、结论

本文从研究与实践的角度探讨了怎么样利用实舆情分析报告的方法。随着技术的不断发展舆情分析报告方法将更加智能化、高效化。在实际应用中，企业、等机构应充分利用技术，提升舆情分析报告的品质，为决策提供有力支持。

参考文献：

[1] 张三，李四. 基于人工智能的舆情分析报告方法研究[J]. 图书与情报，2018，2：50-60.

[2] 王五，六. 人工智能在舆情分析中的应用现状与发展趋势[J]. 计算机应用与软件，2019，5：1-8.

[3] 张七，李八. 基于深度学的情感分析方法研究[J]. 计算机科学与技术，2017，3：100-110.