基于弹幕与评论情感倾向的食品安全舆情预警研究

[目的/意义]采用弹幕与评论的情感倾向建立负面舆情自动预警系统,并用于食品安全舆情预警,有助于增强食品企业的舆情应对能力.[方法/过程]通过ResNet思想连接BERT模型,BiGRU模型与前馈神经网络构建BERT-RGRU模型,用于弹幕情感分析.在情感标签划分中提出"假中性"的概念以增强模型的情感判别能力,再使用"注意力加权"的方式处理情感分析模型判别结果,计算预警指标取值,并以此作为当日是否存在负面舆情的判定依据.[结果/结论]BERT-RGRU情感分析模型在弹幕测试集上的F1值,比BERT模型提升2％,比传统BiGRU等模型提升10％以上,舆情预警系统在麦当劳实证分析中,准确地对食品安全负面舆情做出预警.