【摘 要】
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[目的/意义]新媒体平台逐渐成为政民交互的重要载体，准确把握新媒体政务互动内容中的情感倾向，有助于提升政府舆情把握能力与社会治理能力。[方法/过程]在BERT文本语义表示基础上，将主动学习策略与BiLSTM模型集成，进行新媒体政务互动内容情感倾向分析，以提升模型对互动内容情感数据的有效利用。[结果/结论]针对“法律法规草案公开征求意见类”微博互动内容的实验表明，将主动学习引入BERT-BiLSTM
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目“基于深度学习的政务新媒体互动内容摘要自动生成与情感分析模型研究”的成果，项目编号：71874125；
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[目的/意义]新媒体平台逐渐成为政民交互的重要载体，准确把握新媒体政务互动内容中的情感倾向，有助于提升政府舆情把握能力与社会治理能力。[方法/过程]在BERT文本语义表示基础上，将主动学习策略与BiLSTM模型集成，进行新媒体政务互动内容情感倾向分析，以提升模型对互动内容情感数据的有效利用。[结果/结论]针对“法律法规草案公开征求意见类”微博互动内容的实验表明，将主动学习引入BERT-BiLSTM模型后，模型的准确率、召回率及F值提升，新媒体政务互动内容情感呈现效果较好。文章所提模型科学可行，能够在减少数据依赖的情况下，提升情感挖掘的效率。
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