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：

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