基于情感分析技术的新闻网络舆情监测系统设计与实现

基于情感分析技术的新闻网络舆情监测系统
设计与实现
一、引言
随着网络发展与普及，网络舆情监测系统越来越受到重视。

网络舆情监测是指通过各种手段收集、汇总、分析网络上的舆情信息，对其进行评估、预警、预测等一系列分析后的全过程。

面对大量的信息和复杂的情感态度，传统的监测方法不能很好地满足需求，基于情感分析技术的舆情监测系统应运而生。

本文将详细介绍一个基于情感分析技术的新闻网络舆情监测系统的设计与实现。

二、系统需求分析
网络舆情监测系统的设计，需要充分考虑客户需求以及传播渠道的特点。

在本系统中，主要依据以下需求进行设计。

1.监测范围
-多媒体覆盖：本系统需要覆盖所有新闻媒体的实时报道。

-社交网络覆盖：本系统需要对用户在社交网络中的信息动态进行收集。

2.性能需求
-精准性：精准识别新闻舆情的数量、类别及关键特点，并对其情感进行分析。

-实时性：能够快速响应，及时更新监测结果。

-可拓展性：监测数据可以随着客户需求进行扩展或收缩。

3.用户需求
-操作简单：需要提供友好、易于操作的用户界面。

-数据可视化：监测结果能够以表格、图像等形式展示，方便用户理解。

三、系统设计方案
本系统主要采用了以下技术，包括数据获取、情感分析、数据
库存储以及前端展示等。

1.数据获取
本系统采用爬虫技术获取新闻媒体，包括新浪、腾讯等。

同时，本系统也将对社交网络中的用户动态信息进行爬取，包括微博、
知乎等。

2.情感分析
对于获取的数据，本系统采用基于深度学习的情感分析技术进
行处理。

本系统主要使用了Python语言进行开发，其中采用了
keras、TensorFlow、pandas等相关模块，并对模型进行了深度学习训练。

过程中主要分为文本预处理、情感分类、模型优化等环节。

3.数据库存储
对于分析处理好的数据，需要采用数据库进行存储与管理。

本系统使用了MySQL数据库进行数据存储操作，对数据库的设计需要充分考虑存储的内容和结构，将监测结果按照分类和时间进行存储，以便用户查询。

4.前端展示
最终需要将分析结果以可视化的形式进行呈现。

本系统使用了Echart、pandas等相关模块进行展示设计，以表格、图像、词云等形式展示。

四、系统实现与效果展示
经过上述系统设计和技术选型后，我们得到了一个可用的基于情感分析技术的新闻网络舆情监测系统，运行效果良好。

用户可以通过系统界面查看分析结果，也可以自定义查询，包括按关键字、时间等进行查询。

五、总结与展望
随着网络舆情监测系统的不断发展，用户对于精细性、实时性、可定制性等需求不断提升，对基于情感分析的技术的需求也越来
越高。

本系统主要针对利用情感分析技术对新闻网络舆情进行监测，实现了提取情感信息、情感分析、可视化展示的功能，并将
其应用到新闻舆情分析，为新闻舆情研究提供了重要参考。

随着
深度学习技术的发展和丰富，基于情感分析技术的新闻网络舆情
监测系统将会在未来得到更好的应用和推广，其实现和改善也将
进一步优化和提高。