毕业设计：舆情监测系统（SpringBoot+NLP）

1，项目简介

2019新冠肺炎疫情的爆发对人们日常生活、社会经济发展和国家安定的各个方面都产生了严重的影响,并且迅速引起国内大量网民的关注,众多网民在网络上利用社交软件发表个人想法和理解。为了科学有效地帮助各级政府及时掌握网络舆论信息和网民情感倾向情况,本文提出一种新型中文文本情绪分类模式设计方法和一种中文舆情监测系统的设计和实现方法，通过这种模型和系统能够有效的发现舆情演变规律和潜在风险，提高政府的舆论应对能力，进而推动政府治理能力的现代化，助力于社会和经济的发展。

本文所做的贡献包括：

（1）提出一种交互式多任务学习模型，将情感词典扩展和情感分类两个任务组合在一起，以新冠肺炎背景的微博文本为语料库，验证了该模型的优越性能，为网络舆情监控提供基础。

（2）引入多任务学习网络的信息交互机制，最大化任务之间的交互作用，并通过实验证明该信息交互机制在进行中文文本情感分类时可以显著提高模型性能。

（3）设计开发一款网络舆情监控系统，利用微博文本数据和提出的交互式多任务学习模型，对互联网中文本数据信息进行情感预测、监控和分析。

（4）验证了IMT-SDSA模型在中文文本情感分类时相较于其他情感分类模型如Bert, Roberta，XLnet，ERINE的优越性。

2，核心算法

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