自然语言处理NLP：主题LDA、情感分析疫情下的新闻文本数据|附代码数据

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新冠肺炎的爆发让今年的春节与往常不同。与此同时，新闻记录下了这场疫情发展的时间轴。

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为此我们分析了疫情相关的新闻内容、发布时期以及发布内容的主题和情感倾向这些方面的数据，希望通过这些数据，能对这场疫情有更多的了解。

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新闻对疫情相关主题的情感倾向

通过对疫情相关的新闻进行主题分析和情感分析，我们可以得到每个主题的关键词以及情感分布。

图表1

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症状检测主题的新闻内容表达出最多积极情感，该话题下讨论的是医院中检测患者的症状，其次是城市服务以及学校相关的新闻内容，讨论了商店关闭，社区隔离和学校延迟开学等话题，生活主题也表达出较多的积极情感（关键词：时间、家庭），疫情增加了家人相处的时间（图1）。

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R语言自然语言处理（NLP）：情感分析新闻文本数据

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新闻表达的情感倾向随时间变化

考虑到新闻发布的时间、新闻相关的话题因素，图2显示了通过情感交叉分析得到的结果。

图表2

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从话题排名来看，不同时间段的新闻中最热门的话题都有经济、出行和政治。从情感分布来看，1月份的经济主题新闻表达出较多的负面情绪（如股市因对冠状病毒的日益关注而下跌）。3月份随着疫情逐渐好转，城市主题新闻（如疫情期间保证商店服务和生产经营）的热度排名超过防护主题（关键词：口罩，洗手，健康等）。从1月到3月，各个主题下的积极情感比例都在不断增加。

新闻对不同主题关键词的关注度

考虑到不同话题的关注度，图3显示了高频关键词的分布。

图表3

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从中我们可以看到疫情相关的新闻中最关注的方面，首先是健康，家庭和隔离和出行，其中健康出现的频率最高。然后关注的话题，包含冠状病毒、疫情期间的工作和病毒检测。其次关注的话题包含区分健康和感染的症状。其他关注的热门关键词包含学校、商业、旅行和经济等。

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本文摘选 《 自然语言处理NLP：主题LDA、情感分析疫情下的新闻文本数据 》 。