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人工智能背景下网络舆情数据识别及管理研究

Lin ZHUO,Shengqun CHEN

SCIENCE&TECHNOLOGY FOR DEVELOPMENT（2020）

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Abstract
大数据时代网络舆情数据逐年增多,单依靠传统方法识别,存在效率低、反馈不及时等诸多问题.本文研究利用人工智能的思维与技术手段来解决网络舆情数据的识别及管理,首先借助爬虫技术,通过网络平台爬取舆情数据;接着对标注好的文本数据进行清洗、中文切词、停用词过滤等预处理操作;再使用支持向量机构建数据识别模型,对数据进行文本识别;最后将识别后的诉求件反馈到相关职能部门,以确保管理落到实处.研究结果表明识别效果好,诉求件的识别准确率高达95.3％,采用人工智能数据挖掘技术识别网络舆情数据是有效可行的,其应用实施能有效提高政府部门的管理效率.
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