24统计建模国奖论文写作框架2(机器学习+自然语言处理类)(附原文《高校负面舆情成因与演化路径研究》)

一、引言

研究背景及意义

文献综述

研究内容与创新点

二、高校负面舆情热点现状分析

案例数据的获取与处理

高效负面舆情热点词频分析

高效负面舆情热点变化趋势分析

三、高校负面舆情成因分析

高校负面舆情变量的选取与赋值

基于QCA方法的高校负面舆情成因分析

四、基于典型案例的高校负面舆情演化路径分析

典型案例的选取与娱乐时期的划分

典型案例的高校舆情主题演化分析

典型案例的高校舆情社群演化分析

典型案例的高校舆情情感演化分析

五、结论与建议

结论

建议

每个小部分的分析都用到了一个机器学习模型

主题识别用到LDA还加入了Sentence-BETR

演化分析,用到了CNM社群发现算法

情感演化分析,用到了Attention-BiLSTM(融合模型)

整体来看内容丰富度和模型都比较高级,不愧为国奖

文章摘要:

全文主要内容:

统计建模攻略|一文了解统计建模和其他建模比赛的区别

统计建模攻略|一文带你了解小白如何准备统计建模大赛

统计建模攻略|四大选题要点,助力拿下统计建模选题

统计建模攻略|DeepSeek推荐的符合25统计建模大赛主题的6大选题方向及12个选题

统计建模攻略|还没开始?不要慌,25统计建模时间安排来了

24统计建模国奖论文写作框架(机器学习+图像识别类)

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