lda情感分析_lda情感分析模型
01020304图书馆话题内容表达的情感接下来，通过主题挖掘和情感分析（也称为意见挖掘）知乎热门话题下的问答，我们详细看下热门话题中用户表达了哪些情感。
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图书馆话题内容表达的情感接下来，通过主题挖掘和情感分析（也称为意见挖掘）知乎热门话题下的问答，我们详细看下热门话题中用户表达了哪些情感。图表2
从图书馆资源设施和学习环境话题来看，环境优美、设施齐全的图书馆的上座率更高，在期末备考或者迎接大型考试的前期图书馆的上座率又普遍上升，大多用户对占座表达出负面情绪，这说明在用户看来图书馆是整个学校最能提供足够学习氛围的场所，融休闲与学习为一体的咖啡厅式图书馆更受广大用户的喜爱。
图书馆交友话题最为热门，很多用户有“书中自有颜如玉”的想法，预设图书馆是浪漫邂逅的地方同时，从聊天、吵闹等负面关键词来看大多数用户表达出他们更愿意在安静愜意的图书馆环境里来读书疫情前后的图书馆话题新型冠状病毒导致的肺炎疫情给大学图书馆信息资源建设工作带来了极大影响和冲击，通过时间线的对比，我们发现疫情前后的图书馆话题数量和情感表现发生明显变化。
图表3
由于疫情原因，图书馆闭馆后，很多用户表达出了开馆少、无法自习、借书逾期等负面情感从正面情感来看，一些用户回答表示图书馆加强了网络在线服务，确保数据库资源正常使用和相关文献资源使用权，还策划了一些列活动以期更加全面地帮助全校师生在疫情防控期间充分利用网络进行专业资源，助力师生更好地开展学习、生活和科研等工作。
同时，图书馆免除读者在疫情防控期间所产生的图书逾期费用面对新冠病毒导致的肺炎疫情带来的深远冲击，抓住机遇，引入新技术、新模式，更好地保障用户的科研、学习需求，是当前图书馆的必然选择
本文摘选 《 数据视域下图书馆话题情感分析 》 ，点击“阅读原文”获取全文完整资料点击标题查阅往期内容文本挖掘NLP分析：LDA主题模型分析网购数据游记数据感知旅游目的地形象数据类岗位需求的数据面NLP自然语言处理—主题模型LDA案例：挖掘人民网留言板文本数据。
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