AI培训课程：舆情监测与情感分析实战

以下是一份结合AI技术的舆情监测与情感分析实战课程设计框架，综合了多篇行业报告和实战案例的核心要素： 一、课程核心模块设计 舆情监测技术基础 多源数据采集：网络爬虫技术（Scrapy/BeautifulSoup）、API接口调用、社交媒体平台数据抓取规范 数据清洗与预处理：去重、去噪、分词、停用词过滤、文本向量化技术 实时监测系统搭建：Kafka+Spark流处理框架、预警阈值设定（如负面评论占比超30%触发警报） 情感分析模型实战 基础模型：TextCNN、LSTM等传统模型的调参与优化 预训练模型应用：BERT、GPT-等模型的微调（如电商评论数据集适配） 多模态分析：结合图像识别（品牌Logo检测）和视频内容分析 舆情分析与决策支持 趋势预测：时间序列分析（ARIMA/LSTM）、热点话题聚类 可视化工具：Tableau/PowerBI生成情感热力图、传播路径图 案例模拟：新品发布舆情危机应对（如价格争议处理） 二、特色教学资源 工具链实战包 开源工具：Jieba分词、SnowNLP、Flask部署框架 商业系统体验：识微商情、鹰眼速读网等平台操作演练 行业案例库 政府舆情：突发事件传播路径分析（如自然灾害谣言治理） 企业应用：品牌口碑监测（如某教育机构SEO优化案例） 认证与就业支持 可选认证：人民网舆情分析师（人社部背书）、工信部人才交流中心证书 就业方向：舆情监测工程师、社交媒体分析师、危机公关顾问 三、课程实施建议 教学模式 理论+代码双轨制：每模块配套Jupyter Notebook实战代码（如BERT情感分析完整流程） 沉浸式演练：分组模拟舆情事件（如突发食品安全事件应对） 挑战与应对 数据隐私合规：GDPR/国内数据安全法解读 模型可解释性：SHAP/LIME工具在舆情分析中的应用 四、推荐学习路径 graph TD A[基础阶段] –> B(数据采集与清洗) A –> C(NLP基础与情感分析) D[进阶阶段] –> E(实时监测系统搭建) D –> F(多模态分析与可视化) G[实战阶段] –> H(企业级舆情报告撰写) G –> I(危机模拟演练) 课程资源可参考等来源，完整案例库和工具包建议访问CSDN博客及识微科技官网获取。