基于生成式对抗网络的互联网评论区舆情检测方法

互联网评论区的数据量庞大,且用户评论的更新速度极快,需要处理的数据量巨大,导致检测互联网评论区舆情的速度较慢,为此研究基于生成式对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)的互联网评论区舆情检测方法。首先预处理信息,包括去除噪声和标准化文本数据。其次,利用GAN生成模拟的舆情信息,增强模型的泛化能力。再次,提取舆情信息的特征,反映文本的情感倾向和主题内容。最后,通过主题分类算法实现舆情检测,准确判断评论的主题类别和情感态度,为舆情监控和应对提供有力支持。实验结果表明,即使评论数量高达492.6万条,该方法依然能够保持每秒处理475000条评论的速度,具有显著的处理速度优势。