【摘 要】
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利用Python软件编程获取2012年1月1日至2016年12月31日间相关微博舆情数据24922条,采用LDA模型提取噪声污染、城市环境公共卫生、化工危险品、饮用水安全、水体污染、企业环
【机 构】
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南京邮电大学地理与生物信息学院,南京邮电大学经济学院
【基金项目】
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国家社会科学基金一般资助项目“农村人口城镇化进程中环境基本公共服务供给机制研究”(16BRK024);江苏省“333”人才项目“江苏沿江生态环境安全保障与绿色转型发展协调机制和对策研究”(BRA2018355);江苏省高校哲学社会科学重点研究项目“沿江生态环境安全保障与绿色转型发展协调机制和对策研究”(2017DIXM123);南京邮电大学“1311”人才计划
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利用Python软件编程获取2012年1月1日至2016年12月31日间相关微博舆情数据24922条,采用LDA模型提取噪声污染、城市环境公共卫生、化工危险品、饮用水安全、水体污染、企业环境整治、环保监督与执法、空气污染8个主题,利用XGBoost集成模型对8个主题的微博舆情数据进行情感分析。分析结果表明:环保监督与执法、空气污染和噪声污染主题强度较高,均超过0.3;XGBoost模型对情感极性倾向的预测准确率达到89.6%,其中环境公共卫生、环保监督与执法、企业环境整治和空气污染呈现较显著的负向极性情感
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