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为有效支持主流媒体利用情绪资源治理舆情,提出一种基于机器学习与交叉表分析的新闻情绪分析方法.先用Python爬虫技术从微信平台采集新闻数据;再采用多种文本分类方法的对比研究构建最优情绪分类器,实现新闻情绪类型的快速划分;然后用交叉表分析方法评估新闻文本与新闻评论情绪之间的相关性,帮助主流媒体考察舆情治理的效果.以主流媒体在微信平台发布的"新冠肺炎"相关新闻为例,对该方法的可行性和有效性进行了验证. 相似文献
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全面总结了影响振动筛筛分效率的众多因素，包括物料的性质、筛面性质及运动状态、操作情况等。在此基础上，介绍了振动筛工作参数的选择和确定原则。最后提出了提高振动筛工作效率的系列措施。 相似文献
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