姚彬，杜义华

1.中国科学院计算机网络信息中心，北京 100190

2.中国科学院大学, 北京 100049

引言

近年来，随着互联网的发展，网络媒体已逐步取代传统媒体，成为人们获取信息的重要渠道。科普活动的重心也从电视、网站等传统媒体迁移至诸如微信公众号、微博、今日头条等新媒体中。移动应用打破了 WEB2.0 时代互联网的壁垒，大众可以更好的参与其中，与科普传播者互动，发表自己的言论与看法。这些海量的评论数据具有很高的价值，通过对科普文章评论的分析可以了解受众对某个事件的观点以及认可程度。科普工作者可以利用这些数据针对性的调整传播策略；对拥有极端情绪的用户，定向推送积极性的内容，提升科普工作的传播影响力。

科普类文章、短视频等多是介绍科学知识，推广科学技术和传播科学思想为主。这些作品往往带有积极性的情感色彩，对读者有很强的影响力。对于受众的认可度分析，实质上是对受众所持有的观点、态度和情感进行分类，然后对抽取的信息进行进一步分析的研究方法。本文提出基于自然语言处理技术，采用深度学习模型对科普文章评论进行情感分析工作，从而获取受众对于科普工作的认可程度。

1 相关工作

目前的文本情感分析多采用基于传统机器学习或者基于深度学习的情感分类方法。传统的情感分类方法多采用词袋模型抓取文本中的统计信息，将其转换为向量形式。依托预先标注的数据训练情感分类模型[1]，发掘情感信息中的关键特征，通过迭代调整参数使得模型获得较好的分类性能[2]。……