%0 Journal Article
%T 基于LDA和XGBoost模型的环境公共服务微博情感分析
%A 杨莉
%A 王敏
%A 程宇
%J 南京邮电大学学报(社会科学版)
%D 2019
%X 利用Python软件编程获取2012年1月1日至2016年12月31日间相关微博舆情数据24 922条，采用LDA模型提取噪声污染、城市环境公共卫生、化工危险品、饮用水安全、水体污染、企业环境整治、环保监督与执法、空气污染8个主题，利用XGBoost集成模型对8个主题的微博舆情数据进行情感分析。分析结果表明：环保监督与执法、空气污染和噪声污染主题强度较高，均超过0.3；XGBoost模型对情感极性倾向的预测准确率达到89.6%，其中环境公共卫生、环保监督与执法、企业环境整治和空气污染呈现较显著的负向极性情感。研究结果可为江苏环境公共服务供给侧改革提供决策参考
%K 环境公共服务 LDA模型 XGBoost模型 情感分析<br>environmental public service LDA model XGBoost model sentiment analysis
%U http://nysk.njupt.edu.cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=201906003&flag=1