中国科技信息2023年9期

基于情感分析的地方政府市场监管质量监测研究

刘宝静

武城县市场监督管理局  山东德州  253300

摘要：基于情感分析的地方政府市场监管质量监测是一种利用自然语言处理技术，通过对大众舆情中的情感倾向进行测量和分析，来评估地方政府市场监管质量的研究方法。地方政府市场监管是保障市场秩序正常运行、维护消费者权益、促进经济发展的重要任务。然而，由于监管力量与市场规模的不匹配、信息不对称等问题，地方政府市场监管中存在着许多挑战和问题，如监管不力、滥用职权等。为了解决这些问题，近年来，越来越多的研究开始关注利用人工智能技术来监测和评估地方政府市场监管的质量。基于此，本篇文章对基于情感分析的地方政府市场监管质量监测研究进行研究，以供参考。

关键词：情感分析；地方政府；市场监管；质量监测

引言

情感分析作为自然语言处理领域的一项重要技术，能够从文本中提取情感信息，并对其进行分类和量化。通过对社交媒体、新闻报道、消费评价等大众舆情中的情感进行分析，可以了解公众对地方政府市场监管工作的态度和情感倾向。如果大部分舆情都呈现正面情感，说明地方政府市场监管工作得到了认可和好评；反之，如果舆情情感主要是负面的，就意味着地方政府市场监管存在问题和争议。基于情感分析的地方政府市场监管质量监测研究的意义在于提供了一种客观、快速、低成本的评估方法。然而，基于情感分析的地方政府市场监管质量监测研究也存在一些挑战和限制。此外，如何从海量的文本数据中提取有效的情感信息，并进行合理的分类和量化，也是研究中需要面对的问题。

1情感分析的理论框架

情感分析的理论框架是一种将自然语言处理和机器学习技术应用于文本分析的方法，旨在识别和理解文本中的情感倾向。在情感分析的理论框架中，一般包括以下几个主要组成部分：（1）数据预处理。在情感分析中，首先需要对文本数据进行预处理，包括分词、去停用词、词干提取等操作，以便将文本转化为计算机能够处理的格式。（2）特征提取。在情感分析中，需要从文本中提取有用的特征，以便用于情感分类。常用的特征提取方法包括词袋模型、n-gram模型、TF-IDF等。（3）情感分类模型。在情感分析的理论框架中，需要构建一个情感分类模型，用于将文本数据分类为积极、消极或中性情感。常用的情感分类模型包括朴素贝叶斯分类器、支持向量机、逻辑回归、深度学习模型等。（4）训练和评估。在情感分析中，需要使用标注好情感的数据集对情感分类模型进行训练，并使用其他未标注的数据进行评估和测试。评估指标可以包括准确率、召回率、F1值等。（5）情感词典。情感分析的理论框架中，常常使用情感词典来辅助情感分类。情感词典是一种包含了情感词汇和对应情感极性的词典，通过匹配文本中的情感词汇来判断文本的情感倾向。（6）情感强度分析。在情感分析中，有时还需要对文本中的情感进行强度分析。情感强度分析可以通过词汇的程度副词、感叹号的数量等来判断情感的强弱。

2地方政府市场监管质量监测的现状和问题

（1）数据不准确。由于监测数据的收集和统计存在一定的误差，因此监测结果可能与实际情况存在偏差，影响监测的准确性和可信度。（2）监测覆盖面不足。目前市场监管质量监测主要针对重点领域和企业，对于一些小微企业和边缘行业的监测覆盖面不足，导致监测结果不够全面和客观。（3）监测标准不一。不同地区和部门对市场监管的标准和要求不一，导致监测结果不能直接进行比较和评估，影响监测的科学性和可比性。（4）监测结果应用不足。一些地方政府在获得监测结果后，未能及时将其应用于市场监管的决策和改进中，导致监测结果的实际作用不够明显。（5）监测机制不完善。目前市场监管质量监测机制还有待完善，包括监测标准、监测方法、数据收集和统计等方面，需要进一步加强和改进。因此，需要加强地方政府市场监管质量监测的科学性、客观性和实用性，完善监测机制，提高监测数据的准确性和完整性，扩大监测覆盖面，加强监测结果的应用和推广，以提高市场监管的水平和效果。

3地方政府市场监管质量监测的情感分析模型

地方政府市场监管质量监测的情感分析模型是一种基于自然语言处理和机器学习的技术。该模型的详细步骤如下：（1）数据收集和预处理。模型首先收集相关的市场监管数据，如市场监管报告、投诉信息和民众意见等。然后，对收集到的数据进行预处理，包括文本清洗、分词和去除停用词等。（2）特征提取。在特征提取阶段，模型将从文本数据中提取有用的特征。常用的特征提取方法包括词袋模型、TF-IDF（词频-逆文本频率）和词嵌入等。（3）情感分类模型训练。在这一阶段，模型使用已标注好的文本数据进行训练。训练集中的每个文本都有对应的情感标签，如正面、负面或中性。常用的机器学习算法包括朴素贝叶斯、支持向量机和深度学习模型。（4）模型评估和优化。训练完成后，模型需要进行评估和优化。常用的评估指标包括准确率、精确率、召回率和F1值。如果模型表现不佳，可以尝试调整模型参数、增加训练数据量或使用更复杂的模型架构等方法来提高模型性能。（5）情感分析应用。在模型训练完成后，可以将其应用于实际的地方政府市场监管数据中。模型将对每个文本进行情感分类，判断其是正面、负面还是中性情感。基于情感分类结果，地方政府可以了解民众对市场监管工作的态度和满意度，进而优化和改进市场监管政策和措施。需要注意的是，情感分析模型的性能受多种因素影响，如数据质量、特征选择和模型设计等。因此，在实际应用中，需要进行充分的数据收集和预处理，以及合理的模型训练和评估，以确保模型的准确性和可靠性。

4对未来研究的展望和建议

首先，随着技术的飞速发展，未来的研究可以更加深入地探索人工智能、大数据、云计算等领域的应用，以推动科技与人类社会的融合。其次，环境与可持续发展问题也是未来研究的重要方向，需要关注气候变化、资源利用和生态系统保护等问题，寻找解决方案，为地球的未来可持续发展作出贡献。此外，未来研究还应关注人类社会的发展趋势和社会问题，如教育、医疗、社会公平等，通过研究为社会提供科学的指导和解决方案。在未来研究中，需要跨学科的合作和创新思维的推动。面对复杂多变的问题，单一学科的研究已经无法满足需求，需要不同学科的专家共同合作，形成多学科的研究团队，从不同角度解决问题。此外，创新思维也是未来研究的关键，需要打破传统思维的束缚，大胆尝试新的方法和理念，开拓研究的新领域。最后，未来研究需要注重实践与应用。研究的成果最终要为社会和人类福祉作出贡献，因此，研究者应该注重将研究成果转化为实际应用，推动科学技术的发展和社会进步。

结束语

总之，基于情感分析的地方政府市场监管质量监测研究具有重要的应用前景。通过利用情感分析技术，可以更好地了解公众对地方政府市场监管工作的认可程度和关注焦点，为政府决策提供科学依据，并推动地方政府市场监管工作的持续改善和优化。

参考文献

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