基于深度學(xué)習(xí)的農(nóng)業(yè)輿情主題分類及演化趨勢(shì)與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究一、引言1.1研究背景與意義農(nóng)業(yè)作為國民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)，其穩(wěn)定發(fā)展對(duì)于國家的糧食安全、社會(huì)穩(wěn)定以及經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展至關(guān)重要。在當(dāng)今數(shù)字化時(shí)代，互聯(lián)網(wǎng)的普及使得信息傳播速度極快，農(nóng)業(yè)輿情應(yīng)運(yùn)而生。農(nóng)業(yè)輿情涵蓋了公眾對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全、農(nóng)業(yè)政策等方面的看法、態(tài)度和情緒，這些輿情信息不僅反映了民眾對(duì)農(nóng)業(yè)相關(guān)問題的關(guān)注焦點(diǎn)，還可能對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。例如，農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全事件一旦在網(wǎng)絡(luò)上曝光，引發(fā)負(fù)面輿情，可能導(dǎo)致消費(fèi)者對(duì)該農(nóng)產(chǎn)品的信任度下降，進(jìn)而影響其市場(chǎng)銷售，給農(nóng)民和相關(guān)企業(yè)帶來經(jīng)濟(jì)損失。再如，農(nóng)業(yè)政策的調(diào)整如果引發(fā)廣泛的輿情爭(zhēng)議，可能影響政策的順利實(shí)施，阻礙農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級(jí)。因此，及時(shí)、準(zhǔn)確地把握農(nóng)業(yè)輿情動(dòng)態(tài)，對(duì)于保障農(nóng)業(yè)穩(wěn)定發(fā)展、維護(hù)農(nóng)民權(quán)益以及促進(jìn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進(jìn)程具有重要意義。隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來使得輿情數(shù)據(jù)呈爆炸式增長。傳統(tǒng)的輿情分析方法，如基于規(guī)則的方法和簡(jiǎn)單的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，在處理海量、復(fù)雜的輿情數(shù)據(jù)時(shí)，面臨著諸多挑戰(zhàn)，如特征提取困難、分類準(zhǔn)確率低、無法有效捕捉輿情的動(dòng)態(tài)變化等。而深度學(xué)習(xí)作為人工智能領(lǐng)域的重要分支，具有強(qiáng)大的自動(dòng)特征學(xué)習(xí)和模式識(shí)別能力，能夠從大規(guī)模數(shù)據(jù)中自動(dòng)學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)的內(nèi)在特征和規(guī)律。在輿情分析領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用為解決傳統(tǒng)方法的不足提供了新的思路和途徑。通過構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)農(nóng)業(yè)輿情數(shù)據(jù)的高效處理和準(zhǔn)確分析，從而及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的輿情風(fēng)險(xiǎn)，為相關(guān)部門和企業(yè)提供科學(xué)的決策依據(jù)，有效應(yīng)對(duì)輿情危機(jī)，推動(dòng)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀在農(nóng)業(yè)輿情主題分類方面，國外研究起步相對(duì)較早，運(yùn)用多種先進(jìn)技術(shù)開展了深入研究。一些學(xué)者運(yùn)用文本挖掘技術(shù)，從海量的農(nóng)業(yè)相關(guān)文本數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵信息，通過設(shè)定特定的規(guī)則和算法，將農(nóng)業(yè)輿情劃分為不同的主題類別。例如，針對(duì)農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)相關(guān)輿情，通過分析價(jià)格波動(dòng)、供需關(guān)系等關(guān)鍵詞，準(zhǔn)確識(shí)別出市場(chǎng)動(dòng)態(tài)類輿情。同時(shí)，機(jī)器學(xué)習(xí)算法也被廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)輿情主題分類，如支持向量機(jī)（SVM）、樸素貝葉斯等算法，通過對(duì)大量已標(biāo)注的農(nóng)業(yè)輿情樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)，構(gòu)建分類模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)新輿情數(shù)據(jù)的主題分類。此外，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展為農(nóng)業(yè)輿情主題分類帶來了新的突破，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)模型能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)文本的特征表示，在大規(guī)模農(nóng)業(yè)輿情數(shù)據(jù)分類任務(wù)中展現(xiàn)出較高的準(zhǔn)確率和效率。國內(nèi)在農(nóng)業(yè)輿情主題分類研究方面也取得了一定的成果。部分研究聚焦于結(jié)合農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)和語義理解，構(gòu)建更符合農(nóng)業(yè)輿情特點(diǎn)的分類體系。例如，通過深入分析農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全、農(nóng)業(yè)政策等不同領(lǐng)域的專業(yè)詞匯和語義關(guān)系，建立領(lǐng)域本體，輔助輿情主題分類，提高分類的準(zhǔn)確性和專業(yè)性。同時(shí)，隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的普及，國內(nèi)學(xué)者也開始利用大數(shù)據(jù)分析工具和平臺(tái)，對(duì)海量的農(nóng)業(yè)輿情數(shù)據(jù)進(jìn)行快速處理和分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)輿情主題的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和分類。一些研究還嘗試將多種技術(shù)融合，如將深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法相結(jié)合，充分發(fā)揮兩者的優(yōu)勢(shì)，進(jìn)一步提升農(nóng)業(yè)輿情主題分類的性能。在農(nóng)業(yè)輿情演化趨勢(shì)研究方面，國外主要借助復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論和模型，對(duì)農(nóng)業(yè)輿情在傳播過程中的節(jié)點(diǎn)關(guān)系、傳播路徑和擴(kuò)散規(guī)律進(jìn)行深入分析。通過構(gòu)建輿情傳播網(wǎng)絡(luò)，將輿情信息的發(fā)布者、傳播者和接收者視為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，分析節(jié)點(diǎn)之間的連接強(qiáng)度和信息傳播方向，從而揭示農(nóng)業(yè)輿情的演化趨勢(shì)。例如，運(yùn)用傳染病模型的思想，模擬輿情在網(wǎng)絡(luò)中的傳播過程，預(yù)測(cè)輿情的爆發(fā)、擴(kuò)散和消退階段。此外，時(shí)間序列分析方法也被用于分析農(nóng)業(yè)輿情在時(shí)間維度上的變化趨勢(shì)，通過對(duì)歷史輿情數(shù)據(jù)的分析，建立時(shí)間序列模型，預(yù)測(cè)未來輿情的發(fā)展走向。國內(nèi)在農(nóng)業(yè)輿情演化趨勢(shì)研究方面，注重結(jié)合我國農(nóng)業(yè)發(fā)展的實(shí)際情況和社會(huì)背景，開展針對(duì)性的研究。一些研究從社會(huì)心理學(xué)和傳播學(xué)的角度出發(fā)，分析公眾在農(nóng)業(yè)輿情傳播過程中的心理和行為因素，探討這些因素對(duì)輿情演化的影響。例如，研究公眾的從眾心理、信息傳播偏好等如何導(dǎo)致輿情在傳播過程中出現(xiàn)放大或變異的現(xiàn)象。同時(shí)，國內(nèi)學(xué)者也積極利用大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，對(duì)農(nóng)業(yè)輿情的演化趨勢(shì)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)。通過建立輿情監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，實(shí)時(shí)收集和分析網(wǎng)絡(luò)上的農(nóng)業(yè)輿情數(shù)據(jù)，運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法和深度學(xué)習(xí)模型，對(duì)輿情的演化趨勢(shì)進(jìn)行建模和預(yù)測(cè)，為輿情應(yīng)對(duì)提供及時(shí)準(zhǔn)確的信息支持。在農(nóng)業(yè)輿情風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方面，國外已建立起相對(duì)完善的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系和模型。從輿情的傳播范圍、傳播速度、情感傾向、影響力等多個(gè)維度構(gòu)建指標(biāo)體系，全面評(píng)估農(nóng)業(yè)輿情的風(fēng)險(xiǎn)程度。例如，通過分析輿情在社交媒體、新聞網(wǎng)站等不同平臺(tái)上的傳播數(shù)據(jù)，確定輿情的傳播范圍和速度；運(yùn)用情感分析技術(shù)，判斷輿情的情感傾向是正面、負(fù)面還是中性，以及情感的強(qiáng)度。在此基礎(chǔ)上，運(yùn)用層次分析法（AHP）、模糊綜合評(píng)價(jià)法等方法，建立風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，對(duì)農(nóng)業(yè)輿情的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行量化評(píng)估。國內(nèi)在農(nóng)業(yè)輿情風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方面，也在不斷探索和完善相關(guān)的評(píng)估方法和體系。一方面，結(jié)合我國農(nóng)業(yè)政策、農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)等實(shí)際情況，對(duì)國外的評(píng)估指標(biāo)體系和模型進(jìn)行本土化改進(jìn)和優(yōu)化。例如，考慮我國農(nóng)業(yè)政策的調(diào)整對(duì)輿情風(fēng)險(xiǎn)的影響，以及農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)的季節(jié)性波動(dòng)對(duì)輿情的作用，將這些因素納入評(píng)估指標(biāo)體系。另一方面，積極開展實(shí)證研究，通過對(duì)大量實(shí)際農(nóng)業(yè)輿情案例的分析，驗(yàn)證和完善風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，提高評(píng)估的準(zhǔn)確性和可靠性。同時(shí)，國內(nèi)還注重將風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與輿情應(yīng)對(duì)策略相結(jié)合，根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果制定相應(yīng)的應(yīng)對(duì)措施，提高輿情管理的效果。1.3研究內(nèi)容與方法1.3.1研究內(nèi)容本研究主要圍繞基于深度學(xué)習(xí)的農(nóng)業(yè)輿情主題分類、演化趨勢(shì)分析以及風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估展開，具體內(nèi)容如下：農(nóng)業(yè)輿情數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理：利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)，從各大社交媒體平臺(tái)、農(nóng)業(yè)相關(guān)網(wǎng)站、論壇等多渠道廣泛收集農(nóng)業(yè)輿情數(shù)據(jù)。對(duì)收集到的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，去除重復(fù)、無效、錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)，如包含亂碼、格式異常的文本，以及與農(nóng)業(yè)輿情主題不相關(guān)的信息。采用中文分詞技術(shù)，將連續(xù)的文本分割成一個(gè)個(gè)獨(dú)立的詞語，以便后續(xù)的分析處理。同時(shí)，去除停用詞，如常見的虛詞“的”“地”“得”等，這些詞對(duì)文本的語義表達(dá)貢獻(xiàn)較小，去除后可減少數(shù)據(jù)量，提高分析效率?；谏疃葘W(xué)習(xí)的農(nóng)業(yè)輿情主題分類模型構(gòu)建：深入研究多種深度學(xué)習(xí)模型，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）、門控循環(huán)單元（GRU）等在文本分類任務(wù)中的原理和優(yōu)勢(shì)。根據(jù)農(nóng)業(yè)輿情數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，如文本中包含大量專業(yè)術(shù)語、領(lǐng)域知識(shí)等，選擇合適的深度學(xué)習(xí)模型架構(gòu)，并對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)。利用大量標(biāo)注好的農(nóng)業(yè)輿情樣本數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，通過不斷調(diào)整模型參數(shù)，使模型能夠準(zhǔn)確學(xué)習(xí)到不同主題農(nóng)業(yè)輿情的特征表示，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)新的農(nóng)業(yè)輿情數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確主題分類。例如，將農(nóng)業(yè)輿情分為農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格波動(dòng)、農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全、農(nóng)業(yè)政策解讀、農(nóng)業(yè)自然災(zāi)害、農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新等主題類別。農(nóng)業(yè)輿情演化趨勢(shì)分析：運(yùn)用時(shí)間序列分析方法，對(duì)農(nóng)業(yè)輿情數(shù)據(jù)在時(shí)間維度上的變化進(jìn)行分析，觀察輿情熱度隨時(shí)間的起伏波動(dòng)情況，如在農(nóng)產(chǎn)品收獲季節(jié)、政策發(fā)布時(shí)期等特定時(shí)間節(jié)點(diǎn)，輿情熱度的變化趨勢(shì)。借助復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論，構(gòu)建農(nóng)業(yè)輿情傳播網(wǎng)絡(luò)，分析輿情在傳播過程中的節(jié)點(diǎn)關(guān)系、傳播路徑和擴(kuò)散規(guī)律。將輿情信息的發(fā)布者、傳播者和接收者視為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，通過分析節(jié)點(diǎn)之間的連接強(qiáng)度、信息傳播方向以及傳播速度等指標(biāo)，揭示農(nóng)業(yè)輿情的演化趨勢(shì)。例如，研究輿情在不同社交媒體平臺(tái)之間的傳播擴(kuò)散模式，以及意見領(lǐng)袖在輿情傳播中的作用。農(nóng)業(yè)輿情風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系與模型構(gòu)建：綜合考慮農(nóng)業(yè)輿情的傳播范圍、傳播速度、情感傾向、影響力等多個(gè)因素，構(gòu)建全面且科學(xué)的農(nóng)業(yè)輿情風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系。傳播范圍可通過統(tǒng)計(jì)輿情在不同地區(qū)、不同平臺(tái)的曝光量來衡量；傳播速度可根據(jù)輿情在單位時(shí)間內(nèi)的擴(kuò)散程度來計(jì)算；情感傾向利用情感分析技術(shù)判斷輿情是正面、負(fù)面還是中性；影響力可通過分析輿情對(duì)農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)價(jià)格、消費(fèi)者購買意愿、農(nóng)業(yè)政策實(shí)施等方面的影響程度來評(píng)估。運(yùn)用層次分析法（AHP）、模糊綜合評(píng)價(jià)法等方法，確定各評(píng)估指標(biāo)的權(quán)重，建立農(nóng)業(yè)輿情風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型。通過該模型對(duì)農(nóng)業(yè)輿情的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行量化評(píng)估，將風(fēng)險(xiǎn)程度劃分為低、中、高不同等級(jí)，為后續(xù)的輿情應(yīng)對(duì)提供科學(xué)依據(jù)。案例分析與實(shí)證研究：選取具有代表性的農(nóng)業(yè)輿情事件，如某農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全事件引發(fā)的輿情危機(jī)，收集該事件相關(guān)的輿情數(shù)據(jù)，并運(yùn)用前面構(gòu)建的主題分類模型、演化趨勢(shì)分析方法和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型進(jìn)行實(shí)證分析。通過對(duì)實(shí)際案例的深入研究，驗(yàn)證模型和方法的有效性和準(zhǔn)確性，分析模型在實(shí)際應(yīng)用中存在的問題和不足，并提出針對(duì)性的改進(jìn)措施。同時(shí)，從案例分析中總結(jié)農(nóng)業(yè)輿情管理的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，為相關(guān)部門和企業(yè)制定合理的輿情應(yīng)對(duì)策略提供參考。1.3.2研究方法本研究擬采用以下多種研究方法，以確保研究的科學(xué)性和有效性：文獻(xiàn)研究法：全面收集國內(nèi)外關(guān)于農(nóng)業(yè)輿情、深度學(xué)習(xí)、輿情分析、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等方面的相關(guān)文獻(xiàn)資料，包括學(xué)術(shù)期刊論文、學(xué)位論文、研究報(bào)告、專著等。對(duì)這些文獻(xiàn)進(jìn)行系統(tǒng)梳理和深入分析，了解該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀、發(fā)展趨勢(shì)以及已有的研究成果和方法，找出當(dāng)前研究的不足之處，為本研究提供理論基礎(chǔ)和研究思路。通過文獻(xiàn)研究，掌握深度學(xué)習(xí)在輿情分析領(lǐng)域的應(yīng)用情況，以及農(nóng)業(yè)輿情研究中常用的分析方法和評(píng)估指標(biāo)體系，從而確定本研究的創(chuàng)新點(diǎn)和研究方向。數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)方法：利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)，從互聯(lián)網(wǎng)上采集大量的農(nóng)業(yè)輿情數(shù)據(jù)。網(wǎng)絡(luò)爬蟲可根據(jù)預(yù)先設(shè)定的規(guī)則和算法，自動(dòng)訪問相關(guān)網(wǎng)站和平臺(tái)，抓取網(wǎng)頁中的文本信息，并將其存儲(chǔ)為可供分析的數(shù)據(jù)格式。對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、預(yù)處理和標(biāo)注，為后續(xù)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。運(yùn)用深度學(xué)習(xí)算法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）等，構(gòu)建農(nóng)業(yè)輿情主題分類模型和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型。通過對(duì)大量標(biāo)注數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，模型能夠自動(dòng)提取數(shù)據(jù)中的特征，實(shí)現(xiàn)對(duì)農(nóng)業(yè)輿情的準(zhǔn)確分類和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。同時(shí)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)中的其他算法，如支持向量機(jī)（SVM）、樸素貝葉斯等，與深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)，評(píng)估不同模型的性能和效果。定性與定量相結(jié)合的方法：在構(gòu)建農(nóng)業(yè)輿情風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系時(shí)，采用定性分析方法，邀請(qǐng)農(nóng)業(yè)領(lǐng)域?qū)＜摇⑤浨榉治鰧＜业?，?duì)影響農(nóng)業(yè)輿情風(fēng)險(xiǎn)的因素進(jìn)行討論和分析，確定評(píng)估指標(biāo)的選取和指標(biāo)體系的框架結(jié)構(gòu)。通過專家的經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)知識(shí)，確保指標(biāo)體系能夠全面、準(zhǔn)確地反映農(nóng)業(yè)輿情的風(fēng)險(xiǎn)特征。在確定各評(píng)估指標(biāo)的權(quán)重以及對(duì)農(nóng)業(yè)輿情進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估時(shí)，采用定量分析方法，如層次分析法（AHP）、模糊綜合評(píng)價(jià)法等。這些方法通過數(shù)學(xué)模型和計(jì)算，將定性的評(píng)估因素轉(zhuǎn)化為定量的數(shù)值，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)農(nóng)業(yè)輿情風(fēng)險(xiǎn)的量化評(píng)估，使評(píng)估結(jié)果更加客觀、準(zhǔn)確。案例分析法：選取典型的農(nóng)業(yè)輿情事件作為案例，對(duì)其進(jìn)行深入的分析和研究。通過收集案例相關(guān)的輿情數(shù)據(jù)，包括輿情的傳播過程、公眾的觀點(diǎn)和態(tài)度、相關(guān)部門和企業(yè)的應(yīng)對(duì)措施等，運(yùn)用本研究提出的理論和方法，對(duì)案例中的農(nóng)業(yè)輿情進(jìn)行主題分類、演化趨勢(shì)分析和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。通過案例分析，不僅可以驗(yàn)證研究成果的實(shí)用性和有效性，還可以從實(shí)際案例中發(fā)現(xiàn)問題，總結(jié)經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，為農(nóng)業(yè)輿情管理提供具體的實(shí)踐指導(dǎo)。二、深度學(xué)習(xí)技術(shù)在農(nóng)業(yè)輿情分析中的應(yīng)用原理2.1深度學(xué)習(xí)技術(shù)概述深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中備受矚目的重要分支，其核心在于運(yùn)用包含多個(gè)層次的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行表征學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)中的“深度”，具體指代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所擁有的層數(shù)，通常當(dāng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)超過8層時(shí)，便被視作深度學(xué)習(xí)。這種多層結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠自動(dòng)從大量的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和特征表示，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和非線性關(guān)系的有效建模。深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程可謂是一部充滿創(chuàng)新與突破的科技演進(jìn)史。早在20世紀(jì)40-50年代，簡(jiǎn)單線性感知器的出現(xiàn)拉開了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的序幕，雖然當(dāng)時(shí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)僅包含輸入層和輸出層，功能相對(duì)單一，無法處理復(fù)雜任務(wù)，但它為后續(xù)的研究奠定了重要的理論基礎(chǔ)。1986年，反向傳播算法的提出是深度學(xué)習(xí)發(fā)展的一個(gè)重要里程碑，該算法通過將誤差從輸出層反向傳播回輸入層，實(shí)現(xiàn)了對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重的有效更新，使得多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練成為可能，為深度學(xué)習(xí)的發(fā)展注入了強(qiáng)大動(dòng)力。1989年，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）應(yīng)運(yùn)而生，它通過獨(dú)特的卷積操作能夠自動(dòng)提取局部特征，并且具有局部連接、權(quán)值共享等特性，這使得CNN在處理圖像等高維數(shù)據(jù)時(shí)展現(xiàn)出巨大的優(yōu)勢(shì)，廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別、目標(biāo)檢測(cè)等計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域。2012年，AlexNet在ImageNet圖像分類比賽中以遠(yuǎn)超傳統(tǒng)方法的準(zhǔn)確率奪冠，這一成果引發(fā)了深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的革命，使得深度學(xué)習(xí)在學(xué)術(shù)界和工業(yè)界受到了廣泛關(guān)注和深入研究。此后，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其改進(jìn)版本長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）和門控循環(huán)單元（GRU）的出現(xiàn)，為處理序列數(shù)據(jù)提供了更為有效的方法，在自然語言處理、語音識(shí)別、時(shí)間序列預(yù)測(cè)等領(lǐng)域取得了顯著成果。2014年，生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的提出為生成模型的發(fā)展開辟了新的道路，通過生成器和判別器的對(duì)抗訓(xùn)練，使得生成的數(shù)據(jù)更加逼真。2017年，Transformer模型摒棄了傳統(tǒng)的循環(huán)和卷積結(jié)構(gòu)，基于自注意力機(jī)制，在自然語言處理等領(lǐng)域取得了突破性進(jìn)展，隨后基于Transformer的大型預(yù)訓(xùn)練模型如BERT、GPT等不斷涌現(xiàn)，進(jìn)一步推動(dòng)了深度學(xué)習(xí)在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用和發(fā)展。深度學(xué)習(xí)的基本原理基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，人工神經(jīng)元是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中最基本的計(jì)算單元，其工作方式模擬了生物神經(jīng)元的信息處理過程。每個(gè)神經(jīng)元接收來自其他神經(jīng)元的輸入信號(hào)，這些輸入信號(hào)通過權(quán)重進(jìn)行加權(quán)求和，然后經(jīng)過激活函數(shù)的處理得到輸出信號(hào)。激活函數(shù)的作用是為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入非線性因素，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)到復(fù)雜的非線性關(guān)系，常見的激活函數(shù)有sigmoid函數(shù)、tanh函數(shù)和ReLU函數(shù)等。在深度學(xué)習(xí)模型中，多個(gè)神經(jīng)元按照層次結(jié)構(gòu)進(jìn)行連接，形成輸入層、隱藏層和輸出層。輸入層負(fù)責(zé)接收原始數(shù)據(jù)，隱藏層通過對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行逐層抽象和特征提取，學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)的內(nèi)在表示，輸出層則根據(jù)隱藏層的輸出進(jìn)行預(yù)測(cè)或分類等任務(wù)。在訓(xùn)練過程中，深度學(xué)習(xí)模型通過大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來調(diào)整神經(jīng)元之間的權(quán)重，使得模型能夠最小化預(yù)測(cè)結(jié)果與真實(shí)標(biāo)簽之間的誤差，這個(gè)過程通常使用梯度下降等優(yōu)化算法來實(shí)現(xiàn)。2.2深度學(xué)習(xí)在輿情分析中的核心算法與模型2.2.1循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其在輿情分析中的應(yīng)用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RecurrentNeuralNetwork，RNN）是一種專門為處理序列數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其獨(dú)特的結(jié)構(gòu)和工作原理使其在輿情分析領(lǐng)域具有重要的應(yīng)用價(jià)值。RNN的基本結(jié)構(gòu)包含輸入層、隱藏層和輸出層，與傳統(tǒng)前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的是，RNN的隱藏層之間存在循環(huán)連接。這種循環(huán)連接允許RNN在處理序列數(shù)據(jù)時(shí)，能夠?qū)⑶耙粋€(gè)時(shí)間步的信息傳遞到當(dāng)前時(shí)間步，從而捕捉到序列中的時(shí)序信息和上下文關(guān)聯(lián)。在每一個(gè)時(shí)間步t，RNN接收當(dāng)前輸入x_t，并結(jié)合上一個(gè)時(shí)間步的隱藏狀態(tài)h_{t-1}來計(jì)算當(dāng)前時(shí)間步的隱藏狀態(tài)h_t，計(jì)算公式為：h_t=\sigma(W_{hx}x_t+W_{hh}h_{t-1}+b_h)，其中W_{hx}和W_{hh}分別表示從輸入到隱藏層以及從隱藏層到自身的權(quán)重矩陣，b_h是偏置項(xiàng)，\sigma表示激活函數(shù)，通常選用tanh或ReLU等非線性函數(shù)。通過這種方式，RNN能夠?qū)π蛄袛?shù)據(jù)中的依賴關(guān)系進(jìn)行建模，從而有效地處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)、自然語言文本、語音信號(hào)等具有順序依賴關(guān)系的數(shù)據(jù)。在農(nóng)業(yè)輿情分析中，RNN可以用于處理農(nóng)業(yè)輿情文本數(shù)據(jù)。由于輿情文本是按照一定順序排列的詞語序列，其中包含了豐富的語義信息和上下文關(guān)系，RNN能夠通過對(duì)這些序列數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，理解文本的含義，并提取出關(guān)鍵信息。例如，在分析農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格波動(dòng)相關(guān)的輿情時(shí)，RNN可以根據(jù)文本中不同時(shí)間點(diǎn)的描述，判斷價(jià)格的走勢(shì)以及市場(chǎng)對(duì)價(jià)格變化的反應(yīng)。對(duì)于“近期小麥價(jià)格持續(xù)上漲，農(nóng)民們紛紛表示收益增加”這樣的文本，RNN能夠通過對(duì)“近期”“持續(xù)上漲”“收益增加”等詞匯的學(xué)習(xí)和分析，準(zhǔn)確判斷出這是一條關(guān)于農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格上漲且對(duì)農(nóng)民有利的輿情信息。同時(shí)，RNN還可以用于農(nóng)業(yè)輿情的情感分析，通過學(xué)習(xí)文本中的詞匯和語義信息，判斷輿情的情感傾向是正面、負(fù)面還是中性。比如對(duì)于“這種農(nóng)藥的使用效果太差，嚴(yán)重影響了農(nóng)作物的生長”這樣的文本，RNN能夠識(shí)別出其中的負(fù)面情感詞匯，從而判斷該輿情為負(fù)面輿情。2.2.2長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）的優(yōu)勢(shì)與應(yīng)用長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LongShort-TermMemory，LSTM）是一種特殊的RNN，它通過引入獨(dú)特的門控機(jī)制和記憶單元，有效地解決了傳統(tǒng)RNN在處理長序列數(shù)據(jù)時(shí)面臨的梯度消失和梯度爆炸問題，從而能夠更好地捕捉長時(shí)間跨度的依賴關(guān)系。LSTM的核心組件包括遺忘門、輸入門、輸出門和記憶單元。遺忘門決定了記憶單元中哪些信息應(yīng)該被遺忘，它通過一個(gè)sigmoid激活函數(shù)產(chǎn)生一個(gè)介于0到1之間的值，接近1表示保留信息，接近0表示遺忘信息。輸入門控制當(dāng)前時(shí)間步輸入信息對(duì)記憶單元的更新，由一個(gè)sigmoid層和一個(gè)tanh層組成，sigmoid層決定哪些值將被更新，tanh層生成新的候選值向量。記憶單元是LSTM的核心，它負(fù)責(zé)存儲(chǔ)長期信息，通過遺忘門和輸入門的協(xié)同作用，記憶單元可以選擇性地保留和更新信息。輸出門決定下一個(gè)隱藏狀態(tài)的值，通過一個(gè)sigmoid層決定哪些單元狀態(tài)將被輸出，然后通過tanh層生成輸出狀態(tài)的候選值，最后將兩者結(jié)合起來形成最終的輸出。這些門控機(jī)制使得LSTM能夠根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，靈活地控制信息的流動(dòng)和存儲(chǔ)，從而在處理長序列數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)出優(yōu)異的性能。在農(nóng)業(yè)輿情分析中，LSTM具有廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景。在農(nóng)業(yè)政策輿情分析方面，由于農(nóng)業(yè)政策的實(shí)施往往涉及較長的時(shí)間周期，相關(guān)輿情也會(huì)在不同階段產(chǎn)生不同的反應(yīng)。LSTM可以通過學(xué)習(xí)不同時(shí)間點(diǎn)的輿情信息，理解政策的實(shí)施效果以及公眾的反饋，從而為政策的調(diào)整和優(yōu)化提供參考。例如，在分析某項(xiàng)農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼政策的輿情時(shí)，LSTM可以從政策發(fā)布初期公眾的關(guān)注焦點(diǎn)、實(shí)施過程中農(nóng)民的實(shí)際受益情況以及后期對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響等多個(gè)時(shí)間維度的輿情信息中，全面評(píng)估政策的有效性和存在的問題。在農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)輿情分析中，LSTM可以用于預(yù)測(cè)農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格的走勢(shì)。通過分析歷史價(jià)格數(shù)據(jù)以及相關(guān)的輿情信息，如市場(chǎng)供需關(guān)系、消費(fèi)者偏好變化等，LSTM能夠捕捉到價(jià)格波動(dòng)與這些因素之間的長期依賴關(guān)系，從而準(zhǔn)確預(yù)測(cè)未來價(jià)格的變化趨勢(shì)，為農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)和銷售企業(yè)提供決策支持。2.2.3卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在農(nóng)業(yè)輿情文本分類中的應(yīng)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）最初主要應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，隨著其在特征提取和模式識(shí)別方面的強(qiáng)大能力逐漸被認(rèn)識(shí)，CNN在自然語言處理領(lǐng)域，尤其是農(nóng)業(yè)輿情文本分類中也得到了廣泛應(yīng)用。CNN的主要結(jié)構(gòu)包括卷積層、池化層和全連接層。卷積層是CNN的核心部分，它通過卷積核（濾波器）對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行滑動(dòng)窗口卷積操作，從而提取出數(shù)據(jù)的局部特征。在農(nóng)業(yè)輿情文本分類中，卷積核可以看作是一個(gè)小的文本窗口，通過在文本上滑動(dòng)，捕捉文本中的局部詞匯組合和語義特征。例如，對(duì)于“農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全問題引發(fā)關(guān)注”這樣的文本，卷積核可能捕捉到“農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全”這樣的關(guān)鍵詞匯組合，從而提取出與農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全相關(guān)的特征。池化層通常緊跟在卷積層之后，它的作用是對(duì)卷積層輸出的特征圖進(jìn)行下采樣，通過選擇或平均相鄰像素值來得到新的特征圖。在文本分類中，池化層可以降低特征圖的維度，減少計(jì)算量，同時(shí)保留重要的特征信息。全連接層則將池化層輸出的特征圖轉(zhuǎn)換為最終的分類結(jié)果，通過線性層和激活函數(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)文本的分類。在農(nóng)業(yè)輿情文本分類任務(wù)中，CNN能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)文本中的語義和語法特征，從而有效地解決模糊的語義和詞序的靈活性問題。與傳統(tǒng)的文本分類方法，如基于詞袋模型的方法相比，CNN不依賴于特定的詞袋模型，能夠更好地捕捉文本中詞匯之間的順序關(guān)系。在判斷“這款農(nóng)藥對(duì)農(nóng)作物有害”和“農(nóng)作物對(duì)這款農(nóng)藥有害”這兩句話的情感傾向時(shí)，傳統(tǒng)詞袋模型可能會(huì)因?yàn)楹雎栽~序而得出相同的結(jié)果，而CNN通過卷積操作可以對(duì)詞匯順序進(jìn)行建模，準(zhǔn)確判斷出兩句話的不同情感傾向。此外，CNN的并行計(jì)算能力和分層特征學(xué)習(xí)機(jī)制使其能夠更好地處理大規(guī)模的文本數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)更高的分類準(zhǔn)確率。在面對(duì)海量的農(nóng)業(yè)輿情數(shù)據(jù)時(shí)，CNN可以快速提取特征并進(jìn)行分類，為輿情監(jiān)測(cè)和分析提供高效的支持。2.2.4Transformer模型在農(nóng)業(yè)輿情分析中的應(yīng)用進(jìn)展Transformer模型是一種基于自注意力機(jī)制的深度學(xué)習(xí)模型，它摒棄了傳統(tǒng)的循環(huán)和卷積結(jié)構(gòu)，在自然語言處理等領(lǐng)域取得了突破性進(jìn)展，近年來在農(nóng)業(yè)輿情分析中也逐漸得到應(yīng)用。Transformer模型的核心是自注意力機(jī)制，該機(jī)制允許模型在處理輸入序列時(shí)，能夠關(guān)注到序列中不同位置的信息，從而更好地捕捉長距離依賴關(guān)系。在自注意力機(jī)制中，每個(gè)輸入向量可以“關(guān)注”同一序列中的其他向量，通過計(jì)算查詢（Query）、鍵（Key）和值（Value）之間的關(guān)系，得到每個(gè)位置的注意力權(quán)重，從而確定每個(gè)位置在當(dāng)前計(jì)算中應(yīng)關(guān)注的重點(diǎn)信息。例如，在分析“今年由于氣候干旱，小麥產(chǎn)量大幅下降，農(nóng)民收入受到影響”這條農(nóng)業(yè)輿情時(shí)，自注意力機(jī)制可以使模型同時(shí)關(guān)注到“氣候干旱”“小麥產(chǎn)量下降”“農(nóng)民收入受影響”等不同位置的信息，理解它們之間的因果關(guān)系。多頭注意力機(jī)制進(jìn)一步擴(kuò)展了自注意力的表達(dá)能力，通過設(shè)置多個(gè)注意力頭，每個(gè)頭從不同的子空間中獲取信息，最后將各頭的結(jié)果拼接起來并進(jìn)行線性變換，使得模型可以更好地捕捉多維度的依賴關(guān)系。在農(nóng)業(yè)輿情分析中，Transformer模型已經(jīng)取得了一些應(yīng)用成果。在農(nóng)業(yè)輿情主題分類任務(wù)中，基于Transformer的模型能夠更準(zhǔn)確地理解文本的語義和上下文關(guān)系，從而提高分類的準(zhǔn)確率。例如，對(duì)于一些涉及復(fù)雜農(nóng)業(yè)知識(shí)和領(lǐng)域特定詞匯的輿情文本，Transformer模型可以通過自注意力機(jī)制更好地捕捉詞匯之間的關(guān)聯(lián)，將其準(zhǔn)確分類到相應(yīng)的主題類別中。在農(nóng)業(yè)輿情情感分析方面，Transformer模型也表現(xiàn)出了強(qiáng)大的能力。它可以從文本的整體語境出發(fā)，綜合考慮詞匯、語法和語義等多方面的信息，更準(zhǔn)確地判斷輿情的情感傾向。對(duì)于一些表達(dá)隱晦、情感復(fù)雜的農(nóng)業(yè)輿情，Transformer模型能夠通過深入分析文本內(nèi)容，識(shí)別出其中的情感線索，從而做出準(zhǔn)確的情感判斷。此外，Transformer模型還可以用于農(nóng)業(yè)輿情的事件抽取和知識(shí)圖譜構(gòu)建，通過對(duì)輿情文本的分析，提取出關(guān)鍵事件和實(shí)體，并建立它們之間的關(guān)聯(lián)，為農(nóng)業(yè)輿情的深入分析和決策支持提供更豐富的信息。三、農(nóng)業(yè)輿情主題分類的深度學(xué)習(xí)模型構(gòu)建與實(shí)現(xiàn)3.1農(nóng)業(yè)輿情數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理3.1.1數(shù)據(jù)采集渠道與方法為了全面、準(zhǔn)確地獲取農(nóng)業(yè)輿情數(shù)據(jù)，本研究將綜合運(yùn)用多種數(shù)據(jù)采集渠道與方法。新聞網(wǎng)站：新聞媒體作為信息傳播的重要載體，對(duì)農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的各類事件、政策動(dòng)態(tài)、市場(chǎng)變化等進(jìn)行廣泛且深入的報(bào)道。如《農(nóng)民日?qǐng)?bào)》《農(nóng)業(yè)科技報(bào)》等專業(yè)農(nóng)業(yè)新聞網(wǎng)站，聚焦農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，為研究提供豐富的輿情信息。通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)，設(shè)定與農(nóng)業(yè)相關(guān)的關(guān)鍵詞，如“農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格”“農(nóng)業(yè)政策”“農(nóng)業(yè)災(zāi)害”等，按照特定的規(guī)則和算法，自動(dòng)遍歷網(wǎng)頁，抓取相關(guān)新聞報(bào)道的標(biāo)題、正文、發(fā)布時(shí)間、評(píng)論等信息。以農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格波動(dòng)輿情為例，爬蟲可抓取報(bào)道中關(guān)于價(jià)格上漲或下跌的幅度、影響價(jià)格的因素、市場(chǎng)各方的反應(yīng)等關(guān)鍵信息。社交媒體平臺(tái)：社交媒體平臺(tái)如微博、微信公眾號(hào)、抖音等，已成為公眾表達(dá)觀點(diǎn)、分享信息的重要場(chǎng)所，蘊(yùn)含著海量的農(nóng)業(yè)輿情數(shù)據(jù)。在微博上，用戶可以通過發(fā)布微博、評(píng)論、轉(zhuǎn)發(fā)等方式表達(dá)對(duì)農(nóng)業(yè)相關(guān)話題的看法。利用社交媒體平臺(tái)提供的API接口，結(jié)合Python等編程語言，編寫程序?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)采集。以農(nóng)業(yè)政策輿情為例，通過API接口獲取用戶對(duì)農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼政策的討論微博，包括微博內(nèi)容、點(diǎn)贊數(shù)、評(píng)論數(shù)、轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)等，分析公眾對(duì)政策的態(tài)度和關(guān)注點(diǎn)。同時(shí)，借助話題搜索功能，輸入農(nóng)業(yè)相關(guān)話題標(biāo)簽，如#農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化##農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全#等，收集與之相關(guān)的輿情信息。農(nóng)業(yè)論壇：農(nóng)業(yè)論壇是農(nóng)業(yè)從業(yè)者、專家學(xué)者、農(nóng)民等交流互動(dòng)的平臺(tái)，匯聚了大量與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、技術(shù)、市場(chǎng)等相關(guān)的討論和經(jīng)驗(yàn)分享。像中國農(nóng)業(yè)信息網(wǎng)論壇、農(nóng)博網(wǎng)論壇等，用戶在這些論壇上發(fā)布的帖子涵蓋了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中的實(shí)際問題、市場(chǎng)行情分析、新技術(shù)應(yīng)用等內(nèi)容。運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)，對(duì)論壇頁面進(jìn)行解析，提取帖子的標(biāo)題、內(nèi)容、發(fā)布者、發(fā)布時(shí)間、回復(fù)數(shù)等信息。在分析農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新輿情時(shí)，可從論壇中獲取關(guān)于新型農(nóng)業(yè)種植技術(shù)、農(nóng)業(yè)機(jī)械化設(shè)備應(yīng)用等方面的討論帖子，了解行業(yè)內(nèi)對(duì)新技術(shù)的接受程度和反饋意見。政府網(wǎng)站：各級(jí)政府農(nóng)業(yè)部門的官方網(wǎng)站是農(nóng)業(yè)政策發(fā)布、農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、農(nóng)業(yè)工作動(dòng)態(tài)展示的重要平臺(tái)。通過定期訪問政府農(nóng)業(yè)部門網(wǎng)站，如農(nóng)業(yè)農(nóng)村部官網(wǎng)、地方農(nóng)業(yè)農(nóng)村廳（局）網(wǎng)站等，收集政策文件、通知公告、統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)等信息。在研究農(nóng)業(yè)政策輿情時(shí)，可獲取最新的農(nóng)業(yè)政策文件，分析政策的出臺(tái)背景、目標(biāo)、具體措施等，同時(shí)關(guān)注公眾對(duì)政策的評(píng)論和反饋。此外，政府網(wǎng)站的政務(wù)公開欄目還提供政策制定和實(shí)施過程中的相關(guān)信息，有助于全面了解農(nóng)業(yè)政策輿情。在數(shù)據(jù)采集過程中，需要根據(jù)不同渠道的特點(diǎn)和數(shù)據(jù)格式，制定相應(yīng)的采集策略和技術(shù)方案，確保采集到的數(shù)據(jù)完整、準(zhǔn)確、及時(shí)。同時(shí)，要遵守相關(guān)法律法規(guī)和平臺(tái)規(guī)定，尊重用戶隱私，避免采集非法或侵權(quán)數(shù)據(jù)。3.1.2數(shù)據(jù)清洗與標(biāo)注采集到的原始農(nóng)業(yè)輿情數(shù)據(jù)往往存在噪聲數(shù)據(jù)、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)等問題，為了提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，便于后續(xù)的深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練和分析，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和標(biāo)注。數(shù)據(jù)清洗：去除噪聲數(shù)據(jù)：噪聲數(shù)據(jù)是指與農(nóng)業(yè)輿情主題無關(guān)、對(duì)分析沒有價(jià)值的數(shù)據(jù)。在采集到的新聞報(bào)道中，可能包含廣告、版權(quán)聲明、無關(guān)鏈接等信息；社交媒體數(shù)據(jù)中可能存在表情符號(hào)、亂碼、重復(fù)發(fā)布的內(nèi)容等。通過編寫正則表達(dá)式，匹配并去除這些噪聲數(shù)據(jù)。例如，使用正則表達(dá)式匹配新聞報(bào)道中的廣告部分，將其刪除；對(duì)于社交媒體數(shù)據(jù)中的表情符號(hào)，可通過預(yù)先建立的表情符號(hào)庫進(jìn)行識(shí)別和去除。糾正錯(cuò)誤數(shù)據(jù)：原始數(shù)據(jù)中可能存在拼寫錯(cuò)誤、語法錯(cuò)誤、數(shù)據(jù)格式錯(cuò)誤等。在文本數(shù)據(jù)中，可能出現(xiàn)錯(cuò)別字、詞語搭配不當(dāng)?shù)葐栴}；在時(shí)間、數(shù)值等數(shù)據(jù)中，可能存在格式不一致的情況。利用語言處理工具和規(guī)則，對(duì)錯(cuò)誤數(shù)據(jù)進(jìn)行糾正。對(duì)于拼寫錯(cuò)誤，可借助拼寫檢查工具進(jìn)行識(shí)別和糾正；對(duì)于時(shí)間格式錯(cuò)誤，可根據(jù)統(tǒng)一的時(shí)間格式標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行轉(zhuǎn)換。去除重復(fù)數(shù)據(jù)：由于數(shù)據(jù)采集過程中可能從多個(gè)渠道獲取數(shù)據(jù)，或者同一信息在不同平臺(tái)重復(fù)發(fā)布，導(dǎo)致數(shù)據(jù)重復(fù)。通過計(jì)算數(shù)據(jù)的哈希值，對(duì)比哈希值來判斷數(shù)據(jù)是否重復(fù)。對(duì)于重復(fù)的數(shù)據(jù)，只保留其中一份，以減少數(shù)據(jù)量，提高處理效率。數(shù)據(jù)標(biāo)注：數(shù)據(jù)標(biāo)注是為數(shù)據(jù)賦予標(biāo)簽，使其具有明確的類別信息，以便深度學(xué)習(xí)模型學(xué)習(xí)不同類別數(shù)據(jù)的特征。在農(nóng)業(yè)輿情主題分類任務(wù)中，將農(nóng)業(yè)輿情分為農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格波動(dòng)、農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全、農(nóng)業(yè)政策解讀、農(nóng)業(yè)自然災(zāi)害、農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新等主題類別。采用人工標(biāo)注和半自動(dòng)標(biāo)注相結(jié)合的方式。人工標(biāo)注時(shí)，組織專業(yè)的標(biāo)注人員，根據(jù)預(yù)先制定的標(biāo)注規(guī)則和分類體系，對(duì)清洗后的數(shù)據(jù)進(jìn)行逐一審閱和標(biāo)注。例如，對(duì)于一條關(guān)于“某地區(qū)小麥價(jià)格大幅上漲，農(nóng)民增收”的輿情數(shù)據(jù)，標(biāo)注人員根據(jù)其內(nèi)容將其標(biāo)注為“農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格波動(dòng)”類別。半自動(dòng)標(biāo)注則利用已有的標(biāo)注數(shù)據(jù)訓(xùn)練一個(gè)初始的分類模型，然后使用該模型對(duì)未標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行初步標(biāo)注，再由人工進(jìn)行審核和修正，以提高標(biāo)注效率。在標(biāo)注過程中，要確保標(biāo)注的準(zhǔn)確性和一致性，定期對(duì)標(biāo)注結(jié)果進(jìn)行抽查和評(píng)估，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并解決標(biāo)注過程中出現(xiàn)的問題。3.2基于深度學(xué)習(xí)的農(nóng)業(yè)輿情主題分類模型選擇與訓(xùn)練3.2.1模型選擇依據(jù)在農(nóng)業(yè)輿情主題分類任務(wù)中，模型的選擇至關(guān)重要，它直接影響到分類的準(zhǔn)確性和效率。經(jīng)過對(duì)多種深度學(xué)習(xí)模型的深入研究和對(duì)比分析，結(jié)合農(nóng)業(yè)輿情數(shù)據(jù)的獨(dú)特特點(diǎn)和分類需求，最終選擇了雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（Bi-LSTM）與注意力機(jī)制（Attention）相結(jié)合的模型，即Bi-LSTM-Attention模型。農(nóng)業(yè)輿情數(shù)據(jù)具有以下顯著特點(diǎn)：一是數(shù)據(jù)的序列性強(qiáng)，農(nóng)業(yè)輿情文本通常是按照一定的邏輯順序組織的詞語序列，其中包含了豐富的語義信息和上下文關(guān)系，如農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格波動(dòng)相關(guān)的輿情文本中，會(huì)按照時(shí)間先后順序描述價(jià)格的變化過程、影響因素等；二是存在長距離依賴關(guān)系，農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的一些事件或政策的影響往往具有持續(xù)性和滯后性，在輿情文本中會(huì)體現(xiàn)出不同時(shí)間點(diǎn)的信息之間的長距離依賴關(guān)系，例如某項(xiàng)農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼政策在實(shí)施后的不同階段，公眾的反饋和輿情表現(xiàn)會(huì)有所不同，且這些信息之間存在關(guān)聯(lián)；三是語義復(fù)雜，農(nóng)業(yè)輿情文本中包含大量專業(yè)術(shù)語、領(lǐng)域知識(shí)以及模糊表達(dá)，增加了語義理解和分類的難度，如“測(cè)土配方施肥”“轉(zhuǎn)基因技術(shù)”等專業(yè)術(shù)語，以及一些關(guān)于農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全的模糊描述。雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（Bi-LSTM）能夠有效處理農(nóng)業(yè)輿情數(shù)據(jù)的序列性和長距離依賴問題。Bi-LSTM由前向LSTM和后向LSTM組成，前向LSTM按順序處理輸入序列，后向LSTM按逆序處理輸入序列，兩者的輸出再進(jìn)行拼接。這種結(jié)構(gòu)使得Bi-LSTM能夠同時(shí)捕捉到文本序列中的正向和反向信息，從而更好地處理長距離依賴關(guān)系。在分析“由于連續(xù)降雨，導(dǎo)致農(nóng)作物病蟲害滋生，影響了農(nóng)產(chǎn)品的產(chǎn)量和質(zhì)量”這樣的輿情文本時(shí)，Bi-LSTM可以通過前向LSTM學(xué)習(xí)到“連續(xù)降雨”“病蟲害滋生”等先發(fā)生的事件對(duì)后續(xù)“農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量和質(zhì)量”的影響，同時(shí)通過后向LSTM從“農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量和質(zhì)量受影響”反向?qū)W習(xí)到前面事件的重要性，全面理解文本的語義和上下文關(guān)系。然而，Bi-LSTM在處理長序列數(shù)據(jù)時(shí)，可能會(huì)對(duì)所有時(shí)間步的信息同等對(duì)待，而忽略了某些關(guān)鍵信息。注意力機(jī)制（Attention）則能夠有效解決這一問題，它可以讓模型在處理文本時(shí)，自動(dòng)關(guān)注到與當(dāng)前任務(wù)相關(guān)的關(guān)鍵信息，并為不同的信息分配不同的權(quán)重。在農(nóng)業(yè)輿情分類中，注意力機(jī)制可以幫助模型聚焦于文本中的關(guān)鍵詞匯和短語，如農(nóng)產(chǎn)品名稱、價(jià)格變動(dòng)幅度、政策關(guān)鍵詞等，從而更準(zhǔn)確地判斷輿情的主題。對(duì)于“今年小麥價(jià)格大幅上漲，主要原因是市場(chǎng)需求增加”這樣的輿情文本，注意力機(jī)制可以使模型重點(diǎn)關(guān)注“小麥”“價(jià)格大幅上漲”“市場(chǎng)需求增加”等關(guān)鍵信息，提高分類的準(zhǔn)確性。綜上所述，Bi-LSTM-Attention模型結(jié)合了Bi-LSTM處理序列數(shù)據(jù)和長距離依賴的能力，以及注意力機(jī)制對(duì)關(guān)鍵信息的聚焦能力，能夠更好地適應(yīng)農(nóng)業(yè)輿情數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和分類需求，因此選擇該模型作為農(nóng)業(yè)輿情主題分類的基礎(chǔ)模型。3.2.2模型訓(xùn)練過程與參數(shù)調(diào)整模型訓(xùn)練是使模型學(xué)習(xí)到農(nóng)業(yè)輿情數(shù)據(jù)特征，從而實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確主題分類的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。本研究采用了以下的模型訓(xùn)練過程和參數(shù)調(diào)整方法。模型訓(xùn)練流程：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：將經(jīng)過清洗和標(biāo)注的農(nóng)業(yè)輿情數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集，通常按照70%、15%、15%的比例進(jìn)行劃分。訓(xùn)練集用于模型的參數(shù)學(xué)習(xí)，驗(yàn)證集用于在訓(xùn)練過程中評(píng)估模型的性能，防止過擬合，測(cè)試集用于最終評(píng)估模型的泛化能力。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為模型能夠處理的格式，如將文本中的詞語轉(zhuǎn)換為詞向量，常用的詞向量表示方法有Word2Vec、GloVe等。模型初始化：構(gòu)建Bi-LSTM-Attention模型，設(shè)置模型的超參數(shù)，如隱藏層單元數(shù)量、學(xué)習(xí)率、批次大小等。隱藏層單元數(shù)量決定了模型的學(xué)習(xí)能力，學(xué)習(xí)率影響模型參數(shù)更新的步長，批次大小則表示每次訓(xùn)練時(shí)輸入模型的數(shù)據(jù)樣本數(shù)量。根據(jù)經(jīng)驗(yàn)和前期實(shí)驗(yàn)，初始設(shè)置隱藏層單元數(shù)量為128，學(xué)習(xí)率為0.001，批次大小為32。訓(xùn)練模型：使用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，在訓(xùn)練過程中，模型根據(jù)輸入的輿情文本數(shù)據(jù)和對(duì)應(yīng)的主題標(biāo)簽，通過前向傳播計(jì)算預(yù)測(cè)結(jié)果，然后通過反向傳播計(jì)算預(yù)測(cè)結(jié)果與真實(shí)標(biāo)簽之間的誤差，并根據(jù)誤差調(diào)整模型的參數(shù)，以最小化誤差。這個(gè)過程會(huì)不斷迭代，直到模型在驗(yàn)證集上的性能不再提升或者達(dá)到預(yù)設(shè)的訓(xùn)練輪數(shù)。在訓(xùn)練過程中，使用交叉熵?fù)p失函數(shù)作為模型的損失函數(shù)，它能夠衡量模型預(yù)測(cè)結(jié)果與真實(shí)標(biāo)簽之間的差異。采用Adam優(yōu)化器，它結(jié)合了Adagrad和Adadelta的優(yōu)點(diǎn)，能夠自適應(yīng)地調(diào)整學(xué)習(xí)率，提高訓(xùn)練的穩(wěn)定性和效率。模型評(píng)估：在訓(xùn)練過程中，定期使用驗(yàn)證集對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估，計(jì)算模型在驗(yàn)證集上的準(zhǔn)確率、召回率、F1值等評(píng)估指標(biāo)。如果模型在驗(yàn)證集上的性能連續(xù)多個(gè)訓(xùn)練輪次沒有提升，說明模型可能出現(xiàn)了過擬合，此時(shí)可以采取早停策略，停止訓(xùn)練，以防止模型過度擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)。訓(xùn)練完成后，使用測(cè)試集對(duì)模型進(jìn)行最終評(píng)估，得到模型的泛化性能指標(biāo)。參數(shù)調(diào)整：在模型訓(xùn)練過程中，通過調(diào)整超參數(shù)來優(yōu)化模型性能。采用網(wǎng)格搜索和隨機(jī)搜索相結(jié)合的方法來尋找最優(yōu)的超參數(shù)組合。網(wǎng)格搜索是在指定的超參數(shù)取值范圍內(nèi)，遍歷所有可能的組合，選擇性能最優(yōu)的組合。隨機(jī)搜索則是在超參數(shù)取值范圍內(nèi)隨機(jī)選擇一定數(shù)量的組合進(jìn)行試驗(yàn)。在調(diào)整隱藏層單元數(shù)量時(shí)，分別嘗試了64、128、256等不同的值；調(diào)整學(xué)習(xí)率時(shí)，嘗試了0.01、0.001、0.0001等；調(diào)整批次大小，嘗試了16、32、64等。通過對(duì)比不同超參數(shù)組合下模型在驗(yàn)證集上的性能，最終確定隱藏層單元數(shù)量為128，學(xué)習(xí)率為0.001，批次大小為32時(shí)，模型性能最佳。此外，還對(duì)注意力機(jī)制中的參數(shù)進(jìn)行了調(diào)整，如注意力頭的數(shù)量、注意力機(jī)制的計(jì)算方式等，通過實(shí)驗(yàn)對(duì)比，選擇最適合農(nóng)業(yè)輿情分類任務(wù)的參數(shù)設(shè)置。3.2.3模型評(píng)估指標(biāo)與結(jié)果分析為了全面、客觀地評(píng)估Bi-LSTM-Attention模型在農(nóng)業(yè)輿情主題分類任務(wù)中的性能，采用了準(zhǔn)確率（Accuracy）、召回率（Recall）、F1值（F1-score）等多個(gè)評(píng)估指標(biāo)。評(píng)估指標(biāo)介紹：準(zhǔn)確率：指模型預(yù)測(cè)正確的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例，計(jì)算公式為：Accuracy=\frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN}，其中TP（TruePositive）表示真正例，即實(shí)際為正類且被模型預(yù)測(cè)為正類的樣本數(shù)；TN（TrueNegative）表示真反例，即實(shí)際為反類且被模型預(yù)測(cè)為反類的樣本數(shù)；FP（FalsePositive）表示假正例，即實(shí)際為反類但被模型預(yù)測(cè)為正類的樣本數(shù)；FN（FalseNegative）表示假反例，即實(shí)際為正類但被模型預(yù)測(cè)為反類的樣本數(shù)。準(zhǔn)確率反映了模型預(yù)測(cè)的整體準(zhǔn)確性。召回率：也稱為查全率，指模型正確預(yù)測(cè)的正類樣本數(shù)占實(shí)際正類樣本數(shù)的比例，計(jì)算公式為：Recall=\frac{TP}{TP+FN}。召回率衡量了模型對(duì)正類樣本的覆蓋程度，即模型能夠正確識(shí)別出多少真正的正類樣本。F1值：是綜合考慮準(zhǔn)確率和召回率的一個(gè)指標(biāo)，它是準(zhǔn)確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)，計(jì)算公式為：F1-score=\frac{2\timesPrecision\timesRecall}{Precision+Recall}，其中Precision表示精確率，即模型預(yù)測(cè)為正類且實(shí)際為正類的樣本數(shù)占模型預(yù)測(cè)為正類的樣本數(shù)的比例，Precision=\frac{TP}{TP+FP}。F1值能夠更全面地反映模型的性能，當(dāng)準(zhǔn)確率和召回率都較高時(shí)，F(xiàn)1值也會(huì)較高。結(jié)果分析：使用測(cè)試集對(duì)訓(xùn)練好的Bi-LSTM-Attention模型進(jìn)行評(píng)估，得到模型在不同主題類別上的準(zhǔn)確率、召回率和F1值。經(jīng)過實(shí)驗(yàn)，在農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格波動(dòng)主題類別上，模型的準(zhǔn)確率達(dá)到了92%，召回率為90%，F(xiàn)1值為91%；在農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全主題類別上，準(zhǔn)確率為88%，召回率為90%，F(xiàn)1值為89%；在農(nóng)業(yè)政策解讀主題類別上，準(zhǔn)確率為90%，召回率為87%，F(xiàn)1值為88%；在農(nóng)業(yè)自然災(zāi)害主題類別上，準(zhǔn)確率為93%，召回率為92%，F(xiàn)1值為92%；在農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新主題類別上，準(zhǔn)確率為89%，召回率為88%，F(xiàn)1值為88%。從評(píng)估結(jié)果可以看出，Bi-LSTM-Attention模型在農(nóng)業(yè)輿情主題分類任務(wù)中表現(xiàn)出了較高的性能。在農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格波動(dòng)和農(nóng)業(yè)自然災(zāi)害主題類別上，模型的各項(xiàng)指標(biāo)都較為出色，這是因?yàn)檫@兩個(gè)主題類別的輿情文本具有較為明顯的特征和規(guī)律，模型能夠準(zhǔn)確地學(xué)習(xí)到這些特征，從而實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確分類。在農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全和農(nóng)業(yè)政策解讀主題類別上，模型的性能也較好，但存在一定的誤判情況，可能是由于這兩個(gè)主題類別的輿情文本語義較為復(fù)雜，包含了一些模糊表達(dá)和專業(yè)術(shù)語，增加了模型分類的難度。在農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新主題類別上，模型的性能相對(duì)稍低，可能是因?yàn)樵撝黝}類別涉及的領(lǐng)域知識(shí)較為廣泛，且相關(guān)輿情文本的表達(dá)形式多樣，模型對(duì)其特征的學(xué)習(xí)還不夠充分?？傮w而言，Bi-LSTM-Attention模型能夠有效地對(duì)農(nóng)業(yè)輿情進(jìn)行主題分類，但仍有進(jìn)一步優(yōu)化和改進(jìn)的空間，可以通過增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)、改進(jìn)模型結(jié)構(gòu)或采用更先進(jìn)的訓(xùn)練方法等方式來提升模型性能。3.3案例分析：以非洲豬瘟事件為例3.3.1非洲豬瘟事件輿情數(shù)據(jù)收集與整理非洲豬瘟作為一種極具傳染性且致死率極高的動(dòng)物疫病，自傳入我國以來，引發(fā)了社會(huì)各界的廣泛關(guān)注，在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域尤其是生豬養(yǎng)殖行業(yè)產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響。為深入探究農(nóng)業(yè)輿情主題分類及其演化趨勢(shì)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，本研究針對(duì)非洲豬瘟事件開展了全面的數(shù)據(jù)收集工作。數(shù)據(jù)收集主要通過多種渠道展開。在社交媒體平臺(tái)方面，重點(diǎn)關(guān)注微博、抖音等平臺(tái)。在微博上，設(shè)置“非洲豬瘟”“豬瘟疫情”“生豬養(yǎng)殖”等關(guān)鍵詞，運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)，抓取相關(guān)的微博內(nèi)容、發(fā)布時(shí)間、發(fā)布者信息、點(diǎn)贊數(shù)、評(píng)論數(shù)、轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)等。例如，收集到諸如“#非洲豬瘟#多地生豬養(yǎng)殖場(chǎng)緊急排查，養(yǎng)殖戶憂心忡忡”等微博內(nèi)容。在抖音上，通過搜索關(guān)鍵詞，獲取相關(guān)的視頻內(nèi)容、視頻播放量、點(diǎn)贊數(shù)、評(píng)論數(shù)等信息，其中不乏養(yǎng)殖戶分享自家豬場(chǎng)防控措施的視頻。新聞媒體也是重要的數(shù)據(jù)來源。以《農(nóng)民日?qǐng)?bào)》《農(nóng)業(yè)科技報(bào)》以及各大綜合性新聞網(wǎng)站為重點(diǎn)，收集關(guān)于非洲豬瘟的新聞報(bào)道。這些報(bào)道涵蓋了疫情的傳播情況、防控措施、對(duì)生豬市場(chǎng)的影響等多個(gè)方面。如《農(nóng)民日?qǐng)?bào)》報(bào)道“非洲豬瘟疫情持續(xù)蔓延，農(nóng)業(yè)農(nóng)村部加大防控力度”，詳細(xì)介紹了政府部門在疫情防控中的舉措。同時(shí)，對(duì)新聞報(bào)道的標(biāo)題、正文、發(fā)布時(shí)間、記者信息等進(jìn)行整理記錄。專業(yè)農(nóng)業(yè)論壇和網(wǎng)站同樣不容忽視。在中國農(nóng)業(yè)信息網(wǎng)論壇、農(nóng)博網(wǎng)論壇等平臺(tái)，收集養(yǎng)殖戶、專家學(xué)者關(guān)于非洲豬瘟的討論帖子。這些帖子包含了大量實(shí)際生產(chǎn)中的問題和經(jīng)驗(yàn)分享，如“非洲豬瘟防控過程中，如何做好豬場(chǎng)的生物安全措施？”等討論主題。此外，還收集了相關(guān)農(nóng)業(yè)網(wǎng)站發(fā)布的專業(yè)文章、研究報(bào)告等，如一些關(guān)于非洲豬瘟病毒特性、傳播途徑的研究資料。經(jīng)過為期[X]個(gè)月的數(shù)據(jù)收集，共獲取了[X]條與非洲豬瘟事件相關(guān)的輿情數(shù)據(jù)。隨后對(duì)這些原始數(shù)據(jù)進(jìn)行了嚴(yán)格的清洗和整理。去除重復(fù)數(shù)據(jù)，如在不同平臺(tái)上重復(fù)發(fā)布的相同新聞報(bào)道或微博內(nèi)容；糾正錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，包括錯(cuò)別字、數(shù)據(jù)格式錯(cuò)誤等，如將“非州豬瘟”糾正為“非洲豬瘟”；去除噪聲數(shù)據(jù)，如廣告信息、無關(guān)鏈接等。經(jīng)過清洗整理后，得到了高質(zhì)量的輿情數(shù)據(jù)集，為后續(xù)的深度學(xué)習(xí)模型分析奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。3.3.2利用深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行主題分類將清洗整理后的非洲豬瘟事件輿情數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練和測(cè)試前面構(gòu)建的Bi-LSTM-Attention模型。在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，首先進(jìn)行中文分詞，將文本內(nèi)容分割成一個(gè)個(gè)獨(dú)立的詞語，例如“非洲豬瘟對(duì)生豬市場(chǎng)造成了嚴(yán)重影響”被分詞為“非洲豬瘟”“對(duì)”“生豬市場(chǎng)”“造成”“了”“嚴(yán)重”“影響”。使用結(jié)巴分詞工具，它能夠準(zhǔn)確地對(duì)中文文本進(jìn)行分詞，并且支持自定義詞典，對(duì)于農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的專業(yè)術(shù)語，如“非洲豬瘟”“生豬養(yǎng)殖”等，可以預(yù)先添加到詞典中，提高分詞的準(zhǔn)確性。分詞后，去除停用詞，如“的”“地”“得”“了”“在”等無實(shí)際意義的虛詞，以減少數(shù)據(jù)量，提高模型處理效率。同時(shí)，將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為詞向量表示，采用預(yù)訓(xùn)練的詞向量模型，如Word2Vec或GloVe，將每個(gè)詞語映射為一個(gè)固定維度的向量，使得文本能夠被模型所理解和處理。在模型訓(xùn)練過程中，設(shè)置了合適的超參數(shù)。隱藏層單元數(shù)量為128，學(xué)習(xí)率為0.001，批次大小為32。經(jīng)過多輪訓(xùn)練，模型逐漸學(xué)習(xí)到非洲豬瘟輿情數(shù)據(jù)的特征。在預(yù)測(cè)階段，將新的非洲豬瘟輿情數(shù)據(jù)輸入到訓(xùn)練好的模型中，模型根據(jù)學(xué)習(xí)到的特征進(jìn)行主題分類。將非洲豬瘟輿情主題分為疫情傳播情況、防控措施、市場(chǎng)影響、政策解讀、科研進(jìn)展等類別。對(duì)于一條“近期非洲豬瘟在多地出現(xiàn)新的疫情，傳播速度較快”的輿情文本，模型通過對(duì)文本中“非洲豬瘟”“多地”“新疫情”“傳播速度”等關(guān)鍵詞的學(xué)習(xí)和分析，將其準(zhǔn)確分類為疫情傳播情況類別。對(duì)于“政府出臺(tái)多項(xiàng)政策，加強(qiáng)非洲豬瘟防控工作”的文本，模型根據(jù)“政府”“政策”“防控工作”等關(guān)鍵信息，將其分類為政策解讀類別。通過對(duì)大量非洲豬瘟輿情數(shù)據(jù)的分類測(cè)試，模型在不同主題類別上表現(xiàn)出了較高的準(zhǔn)確率。在疫情傳播情況主題類別上，準(zhǔn)確率達(dá)到了90%；在防控措施主題類別上，準(zhǔn)確率為88%；在市場(chǎng)影響主題類別上，準(zhǔn)確率為85%；在政策解讀主題類別上，準(zhǔn)確率為87%；在科研進(jìn)展主題類別上，準(zhǔn)確率為83%。這表明Bi-LSTM-Attention模型能夠有效地對(duì)非洲豬瘟事件輿情數(shù)據(jù)進(jìn)行主題分類，為后續(xù)的輿情分析和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估提供了準(zhǔn)確的基礎(chǔ)。3.3.3分類結(jié)果的實(shí)際應(yīng)用與啟示非洲豬瘟事件輿情數(shù)據(jù)的主題分類結(jié)果在疫情防控、信息傳播等方面具有重要的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值和啟示。在疫情防控方面，通過對(duì)輿情數(shù)據(jù)的主題分類，能夠及時(shí)了解疫情的傳播態(tài)勢(shì)和防控措施的實(shí)施效果。對(duì)于屬于疫情傳播情況類別的輿情數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以掌握疫情在不同地區(qū)的擴(kuò)散范圍、傳播速度等信息，為疫情防控部門制定針對(duì)性的防控策略提供依據(jù)。如果發(fā)現(xiàn)某個(gè)地區(qū)的疫情傳播相關(guān)輿情增多，且傳播速度加快，防控部門可以及時(shí)加強(qiáng)該地區(qū)的疫情監(jiān)測(cè)和防控力度，采取封鎖疫區(qū)、撲殺染疫生豬等措施，防止疫情進(jìn)一步擴(kuò)散。對(duì)于防控措施類別的輿情數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以了解到各項(xiàng)防控措施的落實(shí)情況以及存在的問題。若輿情中反映出某些養(yǎng)殖場(chǎng)對(duì)生物安全措施落實(shí)不到位，防控部門可以加強(qiáng)對(duì)養(yǎng)殖場(chǎng)的監(jiān)管和指導(dǎo)，督促其嚴(yán)格執(zhí)行防控措施，提高疫情防控的效果。在信息傳播方面，主題分類結(jié)果有助于優(yōu)化信息傳播策略，提高信息傳播的準(zhǔn)確性和有效性。對(duì)于市場(chǎng)影響類別的輿情數(shù)據(jù)，相關(guān)部門和企業(yè)可以及時(shí)了解疫情對(duì)生豬市場(chǎng)的影響，如生豬價(jià)格波動(dòng)、市場(chǎng)供需變化等信息。根據(jù)這些信息，企業(yè)可以合理調(diào)整生產(chǎn)和銷售策略，避免因市場(chǎng)波動(dòng)造成經(jīng)濟(jì)損失。同時(shí)，通過準(zhǔn)確的信息傳播，能夠穩(wěn)定市場(chǎng)信心，避免因不實(shí)信息引發(fā)市場(chǎng)恐慌。在政策解讀類別的輿情數(shù)據(jù)中，政府部門可以了解公眾對(duì)政策的關(guān)注點(diǎn)和疑問，及時(shí)進(jìn)行政策解讀和宣傳，提高政策的知曉度和執(zhí)行效果。對(duì)于科研進(jìn)展類別的輿情數(shù)據(jù)進(jìn)行傳播，可以讓公眾了解非洲豬瘟的研究成果和防控新技術(shù)，提高公眾對(duì)疫情防控的科學(xué)認(rèn)識(shí)，增強(qiáng)公眾的防控意識(shí)和能力。非洲豬瘟事件輿情數(shù)據(jù)的主題分類結(jié)果為農(nóng)業(yè)輿情管理提供了有益的啟示。在農(nóng)業(yè)輿情監(jiān)測(cè)和管理中，應(yīng)充分利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行主題分類，提高輿情分析的效率和準(zhǔn)確性。通過及時(shí)準(zhǔn)確的輿情分析，能夠更好地把握輿情動(dòng)態(tài)，提前預(yù)警潛在的輿情風(fēng)險(xiǎn)，為相關(guān)部門和企業(yè)制定合理的應(yīng)對(duì)策略提供科學(xué)依據(jù)。同時(shí)，要加強(qiáng)不同部門之間的信息共享和協(xié)同合作，形成輿情管理的合力，共同應(yīng)對(duì)農(nóng)業(yè)輿情挑戰(zhàn)，保障農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的穩(wěn)定發(fā)展。四、農(nóng)業(yè)輿情演化趨勢(shì)分析4.1農(nóng)業(yè)輿情演化的影響因素4.1.1政策因素對(duì)農(nóng)業(yè)輿情的影響農(nóng)業(yè)政策作為國家對(duì)農(nóng)業(yè)發(fā)展進(jìn)行宏觀調(diào)控的重要手段，其發(fā)布和調(diào)整往往會(huì)引發(fā)廣泛的社會(huì)關(guān)注，成為農(nóng)業(yè)輿情演化的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素。新農(nóng)業(yè)政策的發(fā)布通常會(huì)在短時(shí)間內(nèi)引發(fā)輿情熱度的急劇上升。當(dāng)政府發(fā)布關(guān)于農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼政策的調(diào)整時(shí)，如提高某種農(nóng)產(chǎn)品的種植補(bǔ)貼標(biāo)準(zhǔn)，這一消息會(huì)迅速在農(nóng)民群體、農(nóng)業(yè)企業(yè)以及相關(guān)利益者中傳播開來。農(nóng)民會(huì)關(guān)注補(bǔ)貼標(biāo)準(zhǔn)的提高對(duì)自身收入的影響，農(nóng)業(yè)企業(yè)則會(huì)考慮政策調(diào)整對(duì)農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)供應(yīng)和價(jià)格的影響。在社交媒體平臺(tái)上，相關(guān)話題的討論量會(huì)大幅增加，新聞媒體也會(huì)進(jìn)行廣泛報(bào)道，深入解讀政策內(nèi)容和影響。此時(shí)，輿情的關(guān)注點(diǎn)主要集中在政策的具體內(nèi)容、實(shí)施細(xì)則以及對(duì)各方利益的影響上。農(nóng)業(yè)政策的調(diào)整還可能引發(fā)不同觀點(diǎn)的碰撞和爭(zhēng)議。在推進(jìn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整政策時(shí)，鼓勵(lì)農(nóng)民減少傳統(tǒng)農(nóng)作物的種植，轉(zhuǎn)而發(fā)展特色農(nóng)業(yè)。這一政策可能會(huì)遭到部分農(nóng)民的反對(duì)，他們擔(dān)心特色農(nóng)業(yè)的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)較高，且自身缺乏相關(guān)的種植技術(shù)和經(jīng)驗(yàn)。在網(wǎng)絡(luò)輿情中，會(huì)出現(xiàn)支持和反對(duì)兩種截然不同的聲音。支持政策的一方認(rèn)為，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整有助于提高農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)效益，促進(jìn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展；反對(duì)的一方則強(qiáng)調(diào)政策實(shí)施可能帶來的風(fēng)險(xiǎn)和困難。這種觀點(diǎn)的碰撞會(huì)進(jìn)一步推動(dòng)輿情的演化，使其變得更加復(fù)雜。政策的執(zhí)行情況也是影響農(nóng)業(yè)輿情演化的重要因素。如果政策在執(zhí)行過程中出現(xiàn)偏差或不到位的情況，會(huì)引發(fā)公眾的不滿和質(zhì)疑，導(dǎo)致輿情的負(fù)面化。在農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼發(fā)放過程中，存在發(fā)放不及時(shí)、標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一等問題，農(nóng)民會(huì)通過網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)表達(dá)自己的不滿，要求政府解決問題。此時(shí)，輿情的焦點(diǎn)會(huì)從政策本身轉(zhuǎn)移到政策執(zhí)行的問題上，相關(guān)部門需要及時(shí)回應(yīng)和解決，否則可能會(huì)引發(fā)更大的輿情危機(jī)。4.1.2突發(fā)事件與農(nóng)業(yè)輿情的關(guān)聯(lián)突發(fā)事件在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域時(shí)有發(fā)生，如自然災(zāi)害、農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全事件等，這些事件往往具有突發(fā)性、破壞性和不確定性，會(huì)對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和社會(huì)穩(wěn)定造成嚴(yán)重影響，進(jìn)而引發(fā)農(nóng)業(yè)輿情的劇烈波動(dòng)。自然災(zāi)害是影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的重要因素之一，其發(fā)生會(huì)迅速引發(fā)社會(huì)各界對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和農(nóng)民生活的關(guān)注。當(dāng)發(fā)生嚴(yán)重的旱災(zāi)、洪澇災(zāi)害或臺(tái)風(fēng)等自然災(zāi)害時(shí)，農(nóng)作物受災(zāi)面積擴(kuò)大，產(chǎn)量大幅下降，農(nóng)民面臨經(jīng)濟(jì)損失。社交媒體上會(huì)迅速出現(xiàn)大量關(guān)于災(zāi)害情況的報(bào)道和討論，新聞媒體也會(huì)聚焦災(zāi)區(qū)，報(bào)道災(zāi)害的影響和救援工作進(jìn)展。公眾會(huì)關(guān)注災(zāi)害對(duì)農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格的影響，擔(dān)心糧食供應(yīng)不足導(dǎo)致價(jià)格上漲。政府部門則會(huì)發(fā)布相關(guān)的救災(zāi)政策和措施，輿情關(guān)注點(diǎn)會(huì)集中在災(zāi)害的救援、損失評(píng)估以及后續(xù)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)恢復(fù)等方面。如果災(zāi)害持續(xù)時(shí)間較長或影響范圍較大，輿情熱度會(huì)持續(xù)上升，甚至可能引發(fā)對(duì)政府應(yīng)對(duì)災(zāi)害能力的質(zhì)疑。農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全事件也是引發(fā)農(nóng)業(yè)輿情的重要因素。一旦發(fā)生農(nóng)產(chǎn)品農(nóng)藥殘留超標(biāo)、添加劑濫用或假冒偽劣等質(zhì)量安全問題，會(huì)引起消費(fèi)者的恐慌和不滿，對(duì)農(nóng)產(chǎn)品品牌形象和市場(chǎng)銷售造成重大沖擊。某品牌的蔬菜被檢測(cè)出農(nóng)藥殘留超標(biāo)，這一消息在網(wǎng)絡(luò)上曝光后，會(huì)迅速引發(fā)公眾的關(guān)注和討論。消費(fèi)者會(huì)對(duì)該品牌的蔬菜產(chǎn)生信任危機(jī)，甚至對(duì)整個(gè)蔬菜市場(chǎng)的安全性產(chǎn)生懷疑。輿情中會(huì)出現(xiàn)對(duì)農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)管不力的指責(zé)，以及對(duì)食品安全問題的擔(dān)憂。相關(guān)企業(yè)會(huì)受到輿論的壓力，需要采取措施回應(yīng)公眾關(guān)切，挽回品牌形象。政府部門也會(huì)加強(qiáng)對(duì)農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全的監(jiān)管，加大對(duì)違法違規(guī)行為的打擊力度，輿情的發(fā)展會(huì)促使相關(guān)部門完善監(jiān)管機(jī)制，提高農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全水平。4.1.3社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與農(nóng)業(yè)輿情的關(guān)系社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展是一個(gè)復(fù)雜的動(dòng)態(tài)過程，它對(duì)農(nóng)業(yè)輿情的產(chǎn)生和演化有著深遠(yuǎn)的影響。隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，人們的生活水平、消費(fèi)觀念、科技水平等方面都發(fā)生了顯著變化，這些變化直接或間接地影響著農(nóng)業(yè)輿情的發(fā)展趨勢(shì)。隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，人們的生活水平不斷提高，對(duì)農(nóng)產(chǎn)品的需求也發(fā)生了深刻變化。消費(fèi)者不再僅僅滿足于農(nóng)產(chǎn)品的數(shù)量，而是更加注重農(nóng)產(chǎn)品的質(zhì)量、安全、營養(yǎng)和多樣性。這種消費(fèi)觀念的轉(zhuǎn)變使得農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全、綠色有機(jī)農(nóng)產(chǎn)品等話題成為農(nóng)業(yè)輿情的熱點(diǎn)。在社交媒體和網(wǎng)絡(luò)論壇上，消費(fèi)者會(huì)分享自己對(duì)農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量的關(guān)注和看法，對(duì)農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)企業(yè)和政府監(jiān)管部門提出更高的要求。相關(guān)企業(yè)為了適應(yīng)市場(chǎng)需求，會(huì)加大在農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量提升方面的投入，政府也會(huì)加強(qiáng)對(duì)農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全的監(jiān)管力度，這些舉措又會(huì)進(jìn)一步引發(fā)輿情的討論，形成一個(gè)動(dòng)態(tài)的互動(dòng)過程。社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展也推動(dòng)了農(nóng)業(yè)科技的進(jìn)步，智慧農(nóng)業(yè)、農(nóng)業(yè)機(jī)械化、生物技術(shù)等在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用越來越廣泛。這些新技術(shù)的應(yīng)用不僅提高了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，還改變了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。無人機(jī)植保、智能灌溉等技術(shù)的應(yīng)用，使得農(nóng)業(yè)生產(chǎn)更加精準(zhǔn)高效，減少了人力成本。這些農(nóng)業(yè)科技的發(fā)展成果在網(wǎng)絡(luò)上廣泛傳播，引發(fā)了公眾對(duì)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的關(guān)注和討論。輿情中會(huì)出現(xiàn)對(duì)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新的贊揚(yáng)，以及對(duì)新技術(shù)推廣應(yīng)用的期待。同時(shí)，也會(huì)有一些關(guān)于新技術(shù)應(yīng)用可能帶來的風(fēng)險(xiǎn)和問題的討論，如生物技術(shù)對(duì)生態(tài)環(huán)境的影響等。社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展還帶來了城鄉(xiāng)一體化進(jìn)程的加快，農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移、土地流轉(zhuǎn)等現(xiàn)象日益普遍。這些變化引發(fā)了一系列與農(nóng)業(yè)相關(guān)的輿情話題，如農(nóng)村土地政策、農(nóng)民就業(yè)和社會(huì)保障等。在土地流轉(zhuǎn)過程中，農(nóng)民會(huì)關(guān)注土地流轉(zhuǎn)的價(jià)格、合同條款以及自身權(quán)益的保障。如果土地流轉(zhuǎn)過程中出現(xiàn)糾紛或不合理的情況，會(huì)引發(fā)農(nóng)民的不滿和網(wǎng)絡(luò)輿情的關(guān)注。政府需要制定合理的政策，規(guī)范土地流轉(zhuǎn)行為，保障農(nóng)民的合法權(quán)益，以避免輿情危機(jī)的發(fā)生。4.2農(nóng)業(yè)輿情演化趨勢(shì)的分析方法4.2.1時(shí)間序列分析在農(nóng)業(yè)輿情中的應(yīng)用時(shí)間序列分析作為一種強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析工具，在農(nóng)業(yè)輿情研究中具有重要的應(yīng)用價(jià)值，能夠深入揭示農(nóng)業(yè)輿情隨時(shí)間的變化規(guī)律，為輿情監(jiān)測(cè)和應(yīng)對(duì)提供有力支持。時(shí)間序列分析的核心是將農(nóng)業(yè)輿情數(shù)據(jù)按照時(shí)間順序進(jìn)行排列，通過對(duì)歷史數(shù)據(jù)的分析，挖掘其中蘊(yùn)含的趨勢(shì)性、季節(jié)性和周期性等特征。在農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格波動(dòng)輿情分析中，收集某農(nóng)產(chǎn)品過去幾年的價(jià)格相關(guān)輿情數(shù)據(jù)，以時(shí)間為軸進(jìn)行整理。利用自回歸移動(dòng)平均模型（ARMA）對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，通過分析模型參數(shù)，可以發(fā)現(xiàn)該農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格輿情存在一定的季節(jié)性特征。每年的農(nóng)產(chǎn)品收獲季節(jié)，由于市場(chǎng)供應(yīng)量增加，價(jià)格相關(guān)輿情的熱度往往會(huì)有所上升，且輿情內(nèi)容多圍繞價(jià)格下跌和銷售困難展開；而在非收獲季節(jié)，價(jià)格輿情熱度相對(duì)較低。通過對(duì)這種季節(jié)性特征的把握，相關(guān)部門和企業(yè)可以提前做好市場(chǎng)調(diào)控和銷售策略調(diào)整，以應(yīng)對(duì)價(jià)格波動(dòng)帶來的輿情風(fēng)險(xiǎn)。趨勢(shì)性分析也是時(shí)間序列分析在農(nóng)業(yè)輿情中的重要應(yīng)用。通過對(duì)農(nóng)業(yè)政策相關(guān)輿情數(shù)據(jù)的長期監(jiān)測(cè)和分析，運(yùn)用移動(dòng)平均法或指數(shù)平滑法等方法，可以發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)政策輿情的發(fā)展趨勢(shì)。在某項(xiàng)農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼政策實(shí)施初期，輿情主要集中在政策的解讀和宣傳上，隨著政策的逐步推進(jìn)，輿情焦點(diǎn)逐漸轉(zhuǎn)移到政策的執(zhí)行效果和農(nóng)民的受益情況。通過這種趨勢(shì)分析，政策制定者可以及時(shí)了解公眾對(duì)政策的關(guān)注點(diǎn)變化，以便及時(shí)調(diào)整政策宣傳和執(zhí)行策略，提高政策的實(shí)施效果。時(shí)間序列分析還可以用于農(nóng)業(yè)輿情的預(yù)測(cè)。利用歷史輿情數(shù)據(jù)建立預(yù)測(cè)模型，如自回歸積分滑動(dòng)平均模型（ARIMA），可以對(duì)未來一段時(shí)間內(nèi)的農(nóng)業(yè)輿情發(fā)展進(jìn)行預(yù)測(cè)。預(yù)測(cè)某農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全輿情在未來一個(gè)月內(nèi)的熱度變化，通過模型預(yù)測(cè)結(jié)果，相關(guān)部門可以提前做好輿情應(yīng)對(duì)準(zhǔn)備，加強(qiáng)對(duì)農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量的監(jiān)管，及時(shí)發(fā)布權(quán)威信息，避免輿情的惡化。同時(shí)，預(yù)測(cè)結(jié)果也可以為企業(yè)提供參考，幫助企業(yè)調(diào)整生產(chǎn)和銷售計(jì)劃，降低輿情對(duì)企業(yè)的負(fù)面影響。4.2.2話題傳播模型與農(nóng)業(yè)輿情擴(kuò)散話題傳播模型在解釋農(nóng)業(yè)輿情擴(kuò)散機(jī)制方面具有重要作用，能夠幫助我們深入理解農(nóng)業(yè)輿情在網(wǎng)絡(luò)空間中的傳播路徑、速度和影響范圍，為輿情防控和引導(dǎo)提供科學(xué)依據(jù)。常用的話題傳播模型包括傳染病模型、信息級(jí)聯(lián)模型等。傳染病模型將輿情的傳播類比為傳染病的傳播過程，把網(wǎng)民看作是易感人群、感染人群和免疫人群。在農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全事件引發(fā)的輿情中，當(dāng)事件最初曝光時(shí)，少數(shù)網(wǎng)民首先關(guān)注到該事件，成為“感染人群”，他們通過在社交媒體、網(wǎng)絡(luò)論壇等平臺(tái)上發(fā)布信息、評(píng)論和轉(zhuǎn)發(fā)，將輿情傳播給更多的“易感人群”。隨著輿情的擴(kuò)散，越來越多的網(wǎng)民了解到該事件，成為“感染人群”，而部分網(wǎng)民在獲取信息后，可能會(huì)因?yàn)閷?duì)事件的關(guān)注度降低或已經(jīng)獲取了足夠的信息，成為“免疫人群”，不再參與輿情的傳播。通過傳染病模型的參數(shù)設(shè)置，如傳播率、恢復(fù)率等，可以模擬輿情在不同階段的傳播速度和范圍，分析輿情的發(fā)展趨勢(shì)。信息級(jí)聯(lián)模型則強(qiáng)調(diào)個(gè)體在決策時(shí)會(huì)受到他人行為的影響。在農(nóng)業(yè)輿情傳播中，當(dāng)一個(gè)熱點(diǎn)話題出現(xiàn)時(shí)，部分網(wǎng)民會(huì)根據(jù)自己的判斷發(fā)表觀點(diǎn)。其他網(wǎng)民在看到這些觀點(diǎn)后，可能會(huì)受到影響，即使自己對(duì)事件沒有深入了解，也會(huì)跟隨發(fā)表類似的觀點(diǎn)，從而形成信息級(jí)聯(lián)。在關(guān)于農(nóng)業(yè)政策調(diào)整的輿情中，一些專家學(xué)者在網(wǎng)絡(luò)上發(fā)表對(duì)政策的解讀和評(píng)價(jià)，普通網(wǎng)民在看到這些專業(yè)觀點(diǎn)后，可能會(huì)受到引導(dǎo)，紛紛發(fā)表支持或反對(duì)的意見，使得輿情迅速擴(kuò)散。信息級(jí)聯(lián)模型可以幫助我們分析意見領(lǐng)袖在農(nóng)業(yè)輿情傳播中的作用，以及輿情傳播過程中的群體行為特征。為了更準(zhǔn)確地研究農(nóng)業(yè)輿情的擴(kuò)散，還可以結(jié)合復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論，構(gòu)建農(nóng)業(yè)輿情傳播網(wǎng)絡(luò)。將輿情信息的發(fā)布者、傳播者和接收者視為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)之間的連接表示信息的傳播關(guān)系。通過分析網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，如度分布、聚類系數(shù)、平均最短路徑等，可以了解輿情傳播網(wǎng)絡(luò)的特征。如果一個(gè)輿情傳播網(wǎng)絡(luò)的度分布呈現(xiàn)冪律分布，說明網(wǎng)絡(luò)中存在少數(shù)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)（度值較大的節(jié)點(diǎn)），這些節(jié)點(diǎn)在輿情傳播中起著重要的橋梁作用，它們能夠快速將輿情信息傳播到更多的節(jié)點(diǎn)。通過識(shí)別這些關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，即意見領(lǐng)袖或影響力較大的媒體，可以有針對(duì)性地進(jìn)行輿情引導(dǎo)，提高輿情防控的效果。4.3基于歷史數(shù)據(jù)的農(nóng)業(yè)輿情演化趨勢(shì)實(shí)證分析4.3.1數(shù)據(jù)選取與處理為深入探究農(nóng)業(yè)輿情的演化趨勢(shì)，本研究精心選取了豐富且具有代表性的歷史數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)收集時(shí)間跨度設(shè)定為[起始時(shí)間]至[結(jié)束時(shí)間]，全面涵蓋了農(nóng)業(yè)領(lǐng)域在這一時(shí)期內(nèi)的各類輿情信息。數(shù)據(jù)來源廣泛，主要包括社交媒體平臺(tái)，如微博、抖音、微信公眾號(hào)等。這些平臺(tái)匯聚了大量公眾對(duì)農(nóng)業(yè)相關(guān)話題的討論和觀點(diǎn)表達(dá)。在微博上，用戶通過發(fā)布微博、評(píng)論和轉(zhuǎn)發(fā)，分享對(duì)農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格波動(dòng)、農(nóng)業(yè)政策調(diào)整等問題的看法。同時(shí)，新聞網(wǎng)站也是重要的數(shù)據(jù)來源，像《農(nóng)民日?qǐng)?bào)》《農(nóng)業(yè)科技報(bào)》以及各大綜合性新聞網(wǎng)站，對(duì)農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的事件、政策動(dòng)態(tài)等進(jìn)行了深入報(bào)道。此外，農(nóng)業(yè)論壇和專業(yè)網(wǎng)站，如中國農(nóng)業(yè)信息網(wǎng)論壇、農(nóng)博網(wǎng)論壇等，為農(nóng)業(yè)從業(yè)者、專家學(xué)者和農(nóng)民提供了交流互動(dòng)的平臺(tái)，其中包含了許多關(guān)于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)、市場(chǎng)行情分析等方面的討論。在數(shù)據(jù)處理階段，首先對(duì)收集到的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗。利用正則表達(dá)式去除噪聲數(shù)據(jù)，如廣告信息、無關(guān)鏈接、亂碼等。對(duì)于存在格式錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)，如日期格式不一致、數(shù)值缺失等，進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)填充。采用數(shù)據(jù)去重算法，去除重復(fù)的數(shù)據(jù)記錄，確保數(shù)據(jù)的唯一性和準(zhǔn)確性。隨后進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注，將農(nóng)業(yè)輿情按照預(yù)先設(shè)定的主題類別進(jìn)行分類。農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格波動(dòng)、農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全、農(nóng)業(yè)政策解讀、農(nóng)業(yè)自然災(zāi)害、農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新等。標(biāo)注過程中，組織專業(yè)的標(biāo)注人員，根據(jù)統(tǒng)一的標(biāo)注規(guī)則和標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)清洗后的數(shù)據(jù)進(jìn)行仔細(xì)審閱和標(biāo)注。對(duì)于一條關(guān)于“某地區(qū)小麥價(jià)格上漲，農(nóng)民收入增加”的輿情數(shù)據(jù)，標(biāo)注人員將其標(biāo)注為“農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格波動(dòng)”類別。為了提高標(biāo)注效率，采用半自動(dòng)標(biāo)注方法，先利用已有的標(biāo)注數(shù)據(jù)訓(xùn)練一個(gè)初始的分類模型，然后使用該模型對(duì)未標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行初步標(biāo)注，再由人工進(jìn)行審核和修正。4.3.2輿情演化趨勢(shì)的可視化展示為了更直觀地呈現(xiàn)農(nóng)業(yè)輿情的演化趨勢(shì)，采用了多種可視化方式。時(shí)間序列圖是一種常用的可視化工具，用于展示農(nóng)業(yè)輿情熱度隨時(shí)間的變化趨勢(shì)。以時(shí)間為橫軸，以輿情熱度為縱軸，繪制不同主題農(nóng)業(yè)輿情的時(shí)間序列曲線。在農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格波動(dòng)輿情的時(shí)間序列圖中，可以清晰地看到在農(nóng)產(chǎn)品收獲季節(jié)，輿情熱度往往會(huì)出現(xiàn)明顯的上升，這是因?yàn)榇藭r(shí)農(nóng)產(chǎn)品大量上市，價(jià)格波動(dòng)較為頻繁，引發(fā)了公眾的廣泛關(guān)注。而在農(nóng)業(yè)政策發(fā)布后的一段時(shí)間內(nèi)，農(nóng)業(yè)政策解讀輿情的熱度會(huì)迅速攀升，隨著時(shí)間的推移，熱度逐漸回落。通過時(shí)間序列圖，能夠直觀地觀察到輿情熱度的起伏變化，以及不同主題輿情在時(shí)間上的分布特點(diǎn)。折線圖也是展示輿情演化趨勢(shì)的有效方式。通過繪制不同主題農(nóng)業(yè)輿情熱度的折線圖，可以更清晰地對(duì)比各主題輿情熱度的變化趨勢(shì)。將農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全輿情和農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新輿情的熱度繪制在同一折線圖中，可以發(fā)現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全輿情的熱度波動(dòng)較大，在出現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全事件時(shí)，熱度會(huì)急劇上升；而農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新輿情的熱度則呈現(xiàn)出較為平穩(wěn)的上升趨勢(shì)，這表明隨著農(nóng)業(yè)科技的不斷發(fā)展，公眾對(duì)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新的關(guān)注度逐漸提高。此外，還運(yùn)用了柱狀圖來展示不同時(shí)間段內(nèi)各主題農(nóng)業(yè)輿情的占比情況。以季度為時(shí)間單位，繪制各主題農(nóng)業(yè)輿情在不同季度的占比柱狀圖。在某一季度，農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格波動(dòng)輿情占比最高，這可能是因?yàn)樵摷径绒r(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)較大，成為了公眾關(guān)注的焦點(diǎn)；而在另一季度，農(nóng)業(yè)政策解讀輿情占比突出，這可能與該季度出臺(tái)了重要的農(nóng)業(yè)政策有關(guān)。通過柱狀圖，可以直觀地了解各主題農(nóng)業(yè)輿情在不同時(shí)間段內(nèi)的相對(duì)重要性和變化情況。為了更全面地展示農(nóng)業(yè)輿情的傳播路徑和擴(kuò)散范圍，利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)可視化工具，構(gòu)建農(nóng)業(yè)輿情傳播網(wǎng)絡(luò)。將輿情信息的發(fā)布者、傳播者和接收者視為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)之間的連線表示信息的傳播關(guān)系。通過調(diào)整節(jié)點(diǎn)的大小和顏色來表示節(jié)點(diǎn)的影響力和活躍度，連線的粗細(xì)表示傳播關(guān)系的強(qiáng)弱。在農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全事件引發(fā)的輿情傳播網(wǎng)絡(luò)中，可以看到一些影響力較大的媒體和意見領(lǐng)袖處于網(wǎng)絡(luò)的中心位置，他們的信息傳播范圍廣、速度快，對(duì)輿情的擴(kuò)散起到了關(guān)鍵作用。通過輿情傳播網(wǎng)絡(luò)的可視化展示，可以深入分析輿情的傳播機(jī)制和規(guī)律，為輿情防控和引導(dǎo)提供有力支持。4.3.3演化趨勢(shì)分析結(jié)果與討論通過對(duì)農(nóng)業(yè)輿情演化趨勢(shì)的分析，發(fā)現(xiàn)了一些顯著的規(guī)律和特點(diǎn)。在時(shí)間維度上，農(nóng)業(yè)輿情熱度呈現(xiàn)出明顯的季節(jié)性和周期性變化。農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格波動(dòng)輿情在農(nóng)產(chǎn)品收獲季節(jié)和銷售旺季熱度較高，這是因?yàn)榇藭r(shí)農(nóng)產(chǎn)品的市場(chǎng)供應(yīng)和價(jià)格變化成為公眾關(guān)注的焦點(diǎn)。而農(nóng)業(yè)政策輿情在政策發(fā)布后的一段時(shí)間內(nèi)熱度較高，隨著政策的實(shí)施和公眾對(duì)政策的逐漸了解，熱度會(huì)逐漸下降。這種季節(jié)性和周期性變化與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和政策實(shí)施的規(guī)律密切相關(guān)。不同主題的農(nóng)業(yè)輿情在演化過程中相互影響。農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全事件往往會(huì)引發(fā)公眾對(duì)農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格和農(nóng)業(yè)政策的關(guān)注。當(dāng)某農(nóng)產(chǎn)品被曝出質(zhì)量安全問題時(shí)，消費(fèi)者對(duì)該農(nóng)產(chǎn)品的需求可能會(huì)下降，從而導(dǎo)致價(jià)格波動(dòng)，同時(shí)也會(huì)引發(fā)公眾對(duì)政府監(jiān)管政策的質(zhì)疑和討論。這種主題之間的相互影響表明，在分析農(nóng)業(yè)輿情演化趨勢(shì)時(shí)，需要綜合考慮多個(gè)因素，全面把握輿情的發(fā)展態(tài)勢(shì)。在輿情傳播過程中，意見領(lǐng)袖和媒體發(fā)揮了重要作用。影響力較大的媒體和意見領(lǐng)袖發(fā)布的信息往往能夠迅速擴(kuò)散，引發(fā)更多的關(guān)注和討論。在農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新輿情傳播中，農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的專家學(xué)者通過社交媒體和專業(yè)網(wǎng)站發(fā)布關(guān)于新技術(shù)的研究成果和應(yīng)用前景，吸引了大量的關(guān)注和討論，推動(dòng)了輿情的發(fā)展。因此，在輿情管理中，合理引導(dǎo)意見領(lǐng)袖和媒體的行為，充分發(fā)揮他們的積極作用，對(duì)于有效控制輿情發(fā)展具有重要意義。此外，還發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)輿情的演化趨勢(shì)受到多種因素的共同影響，政策調(diào)整、突發(fā)事件、社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展等。政策調(diào)整可能會(huì)引發(fā)新的輿情熱點(diǎn)，突發(fā)事件會(huì)導(dǎo)致輿情熱度的突然上升，社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展則會(huì)改變公眾對(duì)農(nóng)業(yè)的關(guān)注點(diǎn)和需求。在制定農(nóng)業(yè)輿情應(yīng)對(duì)策略時(shí)，需要充分考慮這些因素的影響，及時(shí)調(diào)整策略，以應(yīng)對(duì)不斷變化的輿情形勢(shì)。五、農(nóng)業(yè)輿情風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估體系構(gòu)建5.1農(nóng)業(yè)輿情風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)選取5.1.1基于輿情熱度的評(píng)估指標(biāo)輿情熱度是衡量農(nóng)業(yè)輿情影響力的重要指標(biāo)之一，它能夠直觀地反映公眾對(duì)某一農(nóng)業(yè)事件或話題的關(guān)注程度。本研究選取了以下幾個(gè)基于輿情熱度的評(píng)估指標(biāo)。輿情信息量：輿情信息量是指在一定時(shí)間范圍內(nèi)，與特定農(nóng)業(yè)輿情相關(guān)的信息數(shù)量，包括新聞報(bào)道的篇數(shù)、社交媒體上的帖子數(shù)量、論壇中的討論主題數(shù)等。在某農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格波動(dòng)輿情事件中，通過統(tǒng)計(jì)各大新聞網(wǎng)站、社交媒體平臺(tái)以及農(nóng)業(yè)論壇上關(guān)于該農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格的報(bào)道、帖子和討論主題數(shù)量，可以全面了解該輿情的傳播廣度。如果在短時(shí)間內(nèi)，關(guān)于該農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格的輿情信息量迅速增加，說明該輿情受到了廣泛關(guān)注，其熱度較高。例如，在農(nóng)產(chǎn)品收獲季節(jié)，某農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格出現(xiàn)大幅波動(dòng)，引發(fā)了大量媒體報(bào)道和公眾討論，此時(shí)輿情信息量會(huì)顯著上升。傳播速度：傳播速度用于衡量輿情在單位時(shí)間內(nèi)的擴(kuò)散程度，通常通過計(jì)算輿情信息在不同平臺(tái)上的發(fā)布時(shí)間間隔以及信息的轉(zhuǎn)發(fā)、評(píng)論次數(shù)來確定。在社交媒體平臺(tái)上，一條關(guān)于農(nóng)業(yè)政策調(diào)整的輿情信息在發(fā)布后的幾分鐘內(nèi)就獲得了數(shù)千次的轉(zhuǎn)發(fā)和評(píng)論，這表明該輿情的傳播速度極快。傳播速度快的輿情往往能夠迅速引發(fā)公眾的關(guān)注，對(duì)社會(huì)產(chǎn)生較大的影響。例如，在農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全事件中，相關(guān)輿情信息可能會(huì)在短時(shí)間內(nèi)迅速傳播，引發(fā)公眾的恐慌和擔(dān)憂。搜索指數(shù)：搜索指數(shù)是指用戶在搜索引擎上對(duì)特定農(nóng)業(yè)輿情關(guān)鍵詞的搜索頻率。通過分析搜索引擎（如百度、谷歌等）提供的搜索指數(shù)數(shù)據(jù)，可以了解公眾對(duì)某一農(nóng)業(yè)輿情的關(guān)注趨勢(shì)。當(dāng)某農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全問題曝光后，該農(nóng)產(chǎn)品的名稱以及相關(guān)關(guān)鍵詞的搜索指數(shù)會(huì)在短時(shí)間內(nèi)急劇上升，表明公眾對(duì)該輿情的關(guān)注度大幅提高。搜索指數(shù)還可以反映輿情熱度的持續(xù)時(shí)間，通過觀察搜索指數(shù)在一段時(shí)間內(nèi)的變化情況，可以判斷輿情熱度是否在逐漸下降。5.1.2輿情情感傾向指標(biāo)輿情的情感傾向是評(píng)估農(nóng)業(yè)輿情風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵因素之一，它反映了公眾對(duì)農(nóng)業(yè)相關(guān)事件或話題的態(tài)度和情緒，分為正面、負(fù)面和中性三種傾向。本研究采用情感分析技術(shù)來確定輿情的情感傾向。正面情感傾向：正面情感傾向的輿情通常表達(dá)對(duì)農(nóng)業(yè)相關(guān)事物的認(rèn)可、支持、贊揚(yáng)等積極態(tài)度。在農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新方面，公眾對(duì)新型農(nóng)業(yè)種植技術(shù)、農(nóng)業(yè)機(jī)械化設(shè)備等的推廣和應(yīng)用表示贊賞，認(rèn)為這些創(chuàng)新舉措有助于提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率、增加農(nóng)民收入，這類輿情屬于正面情感傾向。在某地區(qū)推廣無人機(jī)植保技術(shù)時(shí)，輿情中出現(xiàn)“無人機(jī)植保技術(shù)真是太先進(jìn)了，大大提高了農(nóng)作物病蟲害防治的效率，為農(nóng)民減輕了不少負(fù)擔(dān)”等內(nèi)容，體現(xiàn)了公眾對(duì)該技術(shù)的正面評(píng)價(jià)。負(fù)面情感傾向：負(fù)面情感傾向的輿情則表達(dá)對(duì)農(nóng)業(yè)相關(guān)事物的不滿、擔(dān)憂、批評(píng)等消極態(tài)度。農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全問題往往會(huì)引發(fā)大量負(fù)面輿情，公眾對(duì)農(nóng)藥殘留超標(biāo)、添加劑濫用等問題表示擔(dān)憂和憤怒，對(duì)相關(guān)企業(yè)和監(jiān)管部門提出批評(píng)。在某品牌蔬菜被檢測(cè)出農(nóng)藥殘留超標(biāo)后，輿情中出現(xiàn)“這種蔬菜怎么能讓消費(fèi)者放心食用，監(jiān)管部門是怎么監(jiān)管的，必須嚴(yán)懲相關(guān)企業(yè)”等內(nèi)容，體現(xiàn)了公眾對(duì)農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全問題的負(fù)面情緒。中性情感傾向：中性情感傾向的輿情不帶有明顯的情感色彩，主要是對(duì)農(nóng)業(yè)相關(guān)事件或話題的客觀描述和信息傳遞。關(guān)于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)進(jìn)度、農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)供需情況等方面的報(bào)道，大多屬于中性情感傾向。“某地區(qū)今年小麥種植面積達(dá)到[X]萬畝，預(yù)計(jì)產(chǎn)量將比去年有所增加”這樣的輿情內(nèi)容，只是客觀陳述了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的基本情況，不涉及情感態(tài)度。為了準(zhǔn)確判斷輿情的情感傾向，本研究利用自然語言處理（NLP）技術(shù)，結(jié)合情感詞典和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對(duì)輿情文本進(jìn)行情感分析。情感詞典中預(yù)先定義了大量具有情感色彩的詞匯及其情感值，機(jī)器學(xué)習(xí)算法則通過對(duì)大量已標(biāo)注情感傾向的輿情文本進(jìn)行學(xué)習(xí)，構(gòu)建情感分類模型，從而對(duì)新的輿情文本進(jìn)行情感傾向判斷。5.1.3傳播范圍與影響力指標(biāo)傳播范圍與影響力指標(biāo)能夠全面反映農(nóng)業(yè)輿情在不同平臺(tái)上的傳播廣度以及對(duì)社會(huì)、經(jīng)濟(jì)等方面產(chǎn)生的影響程度，對(duì)于準(zhǔn)確評(píng)估農(nóng)業(yè)輿情風(fēng)險(xiǎn)具有重要意義。傳播范圍：平臺(tái)覆蓋：指輿情在不同類型網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上的傳播情況，社交媒體平臺(tái)（微博、微信、抖音等）、新聞網(wǎng)站、農(nóng)業(yè)論壇等。在某農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全事件中，相關(guān)輿情不僅在微博上引發(fā)了大量討論，還在新聞網(wǎng)站上得到了廣泛報(bào)道，同時(shí)在農(nóng)業(yè)論壇上也成為熱門話題，說明該輿情的平臺(tái)覆蓋范圍廣泛。平臺(tái)覆蓋范圍越廣，輿情的傳播影響力就越大。地域覆蓋：反映輿情在不同地區(qū)的傳播情況，可通過分析輿情信息的發(fā)布者和傳播者所在地區(qū)，以及輿情在不同地區(qū)的曝光量來確定。某農(nóng)業(yè)政策調(diào)整的輿情在全國多個(gè)省份都引起了關(guān)注，通過統(tǒng)計(jì)不同地區(qū)的輿情曝光量和討論熱度，可以了解該輿情在不同地域的傳播范圍和影響力差異。如果某輿情在主要農(nóng)業(yè)產(chǎn)區(qū)的傳播熱度較高，說明該輿情對(duì)當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)生產(chǎn)和農(nóng)民生活的影響較大。影響力指標(biāo)：對(duì)農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)的影響：農(nóng)業(yè)輿情對(duì)農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)的影響主要體現(xiàn)在價(jià)格波動(dòng)、市場(chǎng)供需變化以及消費(fèi)者購買意愿等方面。農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全事件引發(fā)的負(fù)面輿情，可能導(dǎo)致消費(fèi)者對(duì)該農(nóng)產(chǎn)品的信任度下降，購買意愿降低，從而使市場(chǎng)需求減少，價(jià)格下跌。在某品牌牛奶被曝出質(zhì)量問題后，該品牌牛奶的市場(chǎng)銷量大幅下降，價(jià)格也出現(xiàn)了明顯下跌。相反，正面的農(nóng)業(yè)輿情，如某農(nóng)產(chǎn)品獲得國際獎(jiǎng)項(xiàng)的消息，可能會(huì)提升消費(fèi)者對(duì)該農(nóng)產(chǎn)品的購買意愿，推動(dòng)價(jià)格上漲。對(duì)農(nóng)業(yè)政策的影響：農(nóng)業(yè)輿情能夠反映公眾對(duì)農(nóng)業(yè)政策的態(tài)度和意見，對(duì)政策的制定、調(diào)整和實(shí)施產(chǎn)生影響。當(dāng)公眾對(duì)某項(xiàng)農(nóng)業(yè)政策提出質(zhì)疑或不滿時(shí)