基于组合神经网络的舆情短文本表示模型降维方法研究

随着网络舆情对整个社会的舆论影响力越来越大,为了有效的防控恶性事件,实时监控网络舆情也越来越尤为重要.本文针对舆情短文本信息的特点,提出基于组合神经网络自动聚类方法来构建舆情短文本的表示模型,通过特征词语义相似度构建词簇.实验结果表明:在海量文本分析和舆情发现的过程中,该方法可以有效提高舆情短文本构建表示模型的精度,提升舆情发现效率.