关键词：神经网络;弹幕文本;情感分析;舆情预警;食品安全
摘 要：[目的/意义]采用弹幕与评论的情感倾向建立负面舆情自动预警系统，并用于食品安全舆情预警，有助于增强食品企业的舆情应对能力。[方法/过程]通过ResNet思想连接BERT模型，BiGRU模型与前馈神经网络构建BERT-RGRU模型，用于弹幕情感分析。在情感标签划分中提出“假中性”的概念以增强模型的情感判别能力，再使用“注意力加权”的方式处理情感分析模型判别结果，计算预警指标取值，并以此作为当日是否存在负面舆情的判定依据。[结果/结论]BERT-RGRU情感分析模型在弹幕测试集上的F1值，比BERT模型提升2%，比传统BiGRU等模型提升10%以上，舆情预警系统在麦当劳实证分析中，准确地对食品安全负面舆情做出预警。
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