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对生态环境公众满意度的文本分析方法、装置及介质 

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申请/专利权人:兰州大学

摘要:本发明公开了一种对生态环境公众满意度的文本分析方法、装置及介质,所述方法包括:获取与生态环境相关的评论文本数据;基于所述评论文本数据,计算情感倾向得分,并基于映射公式将情绪倾向得分投影在设定区间内,实现评论情绪倾向及强度的量化;针对以年为单位的时间分辨率、具有长期线性趋势的评论文本数据,利用线性模型拟合所述评论文本数据的长期趋势。本发明基于大数据和深度学习技术,分析和评估公众对生态环境治理的满意度。内容主要包括公众的服务需求、自然景观、设施维护和环境监督等方面的满意度。通过分析大规模的数据,可以更好地了解公众的期望和需求,以及政府和环境保护部门的工作效果。

主权项:1.一种对生态环境公众满意度的文本分析方法,其特征在于,所述方法包括:获取与生态环境相关的评论文本数据;基于所述评论文本数据,计算情感倾向得分,并基于映射公式将情绪倾向得分投影在设定区间内,实现评论情绪倾向及强度的量化;针对以年为单位的时间分辨率、具有长期线性趋势的评论文本数据,利用线性模型拟合所述评论文本数据的长期趋势;所述基于映射公式将情绪倾向得分投影在设定区间内,实现评论情绪倾向及强度的量化,具体包括:构建分类模型,利用朴素贝叶斯分类器衡量标准语料库与待处理文本之间的关联程度,并训练所述分类模型,通过映射公式将情绪倾向得分投影在[0,100]的区间上,完成量化网络评论情绪倾向及强度的任务;所述映射公式如下公式3所示: 其中,Ei表示表示某个样本或数据点的情感得分,Pi表示计算出的待分类样本情感概率,MIN表示最小值函数,MAX表示最大值函数;所述线性模型如下公式4所示:Ei=a+bt+It4其中,Ei表示某个样本或数据点的情感得分,It是具有EIt特征的随机波动,具体而言其是与情感得分有关的随机噪声或波动,EIt特征即为与时间t相关的随机波动特征,用于描述情感得分的不稳定性或随机变化;消除随机波动It后得到情感得分长期趋势,a表示公式中的截距,代表情感得分Ei的常数项,即情感得分在没有时间趋势时的基本值,b表示时间变量系数,代表时间t对情感得分Ei的影响程度,t表示时间。

全文数据:

权利要求:

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