42、疫苗推文情感分析与可逆数据隐藏技术研究

疫苗推文情感分析与可逆数据隐藏技术研究

在当今数字化时代，社交媒体上的信息传播迅速且广泛，其中疫苗相关的推文蕴含着大量公众的观点和情感。同时，图像数据的安全与隐藏也备受关注。本文将围绕疫苗推文的情感分析以及一种新的可逆数据隐藏方案展开探讨。

疫苗推文情感分析

为了深入分析疫苗推文的情感倾向，我们首先对所有推文进行了极性标注。

极性分配

利用TextBlob工具为每条推文标注情感，并为不同极性的推文生成词云。具体来说，将文本信息转换为词元，每个词在情感方面都有相应的权重。极性被分配在区间[-1, 1]内，-1表示消极情感，1表示积极情感，0则代表中性情感，通常是那些包含更多主观内容和事实信息的推文。

深度学习模型的应用

为了实现更准确的情感分析，我们提出使用深度学习模型，即卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。
- CNN模型 ：CNN能够检查隐藏层并对变化属性进行解释，它可以学习到哪些滤波器属性最为重要。与传统神经网络不同的是，CNN在至少一层中使用卷积操作代替矩阵乘法。信息首先以预处理数据的形式输入到CNN中，然后经过多个层的处理。池化层有助于在处理大量数据时降低参数数量。卷积层通过各种方式提取特征。以下是CNN模型的输出结果：
| Epoch | Accuracy | Val accuracy |
| — | — | — |
| 1/3 | 0.8849 | 0.8923 |
| 2/3 | 0.8886 | 0.8923 |
| 3/3 | 0.8886 | 0.8923 |
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