一种网络舆情正负面分类方法

本发明涉及网络舆情技术领域，提出了一种网络舆情正负面分类方法，通过系统地收集、预处理和提取网络舆情文本数据的特征，该方法能够准确地识别文本的情感强度，具体来说，利用爬虫技术广泛收集数据，确保了数据的丰富性和多样性；通过NLTK等工具进行数据清洗和分词处理，提高了数据的质量；使用TfidfVectorizer和情感词典提取特征，增强了模型对文本情感的理解能力，构建并训练了卷积神经网络模型，通过优化超参数和融入情感分级标签，进一步提升了模型的分类准确性，最终，能够输出包含细致情感分级的正负面分类结果，为舆情监控、情感分析等实际应用提供了有力支持，这不仅有助于企业和政府更好地了解公众意见，还能为决策提供科学依据，提升决策效率和效果。