昨天周六，上午补了半天课，我尝试做了一些暑假实习的尝试，目前还没有反馈，初步确定暑假留在北京，跟着熊一起学习。

下午导师指导学姐论文中期答辩，听了四个小时，心里拔凉拔凉的，指望导师那边的帮助是不太可能了，因此这学期的事情更多了，导师想让我做科技事件的舆情分析，这部分的技术拆解，理论拆解，我都还没建立起，经过初次构想：

科技事件的定义：发生在科技领域中具有重要影响的事件，涉及科技创新、技术进步、科技产业、科技政策等方面。科技事件通常会引起广泛的社会关注和媒体报道，对社会、经济、文化等方面产生影响。

科技事件包含哪些： 

1. 科技创新事件：如新的科技发明、技术突破、研究成果等，这些事件通常具有颠覆性和创新性，可以改变人们的生活方式和产业格局。

2. 科技公司事件：如科技公司的上市、合并、收购、破产等，这些事件通常涉及到大量的资本、人才和技术，对科技产业和经济都有重要的影响。

3. 科技政策事件：如政府发布的科技创新政策、科技发展规划、科技投资计划等，这些事件对促进科技发展和产业升级具有重要的作用。

4. 科技安全事件：如网络安全事件、信息泄露事件、人工智能安全事件等，这些事件可能会给个人、企业、国家等带来重大的损失和风险。

5. 科技伦理事件：如人工智能伦理问题、基因编辑伦理问题、隐私保护伦理问题等，这些事件涉及到人类的价值观、道德观和伦理标准，对人类社会产生深远的影响。

舆情分析的分析内容：

舆情分析指对公众对某个特定主题、事件或组织的看法、情绪、态度、信仰等进行调查和分析的过程。主要分析以下几个方面：

1. 主题或事件：舆情分析的第一步是明确所关注的主题或事件，以便收集相关信息并进行分析。

2. 舆情来源：舆情分析需要确定信息来源，例如社交媒体、新闻媒体、博客、论坛、调查等，以便分析不同来源的舆情和舆情传播的途径。

3. 舆情内容：分析舆情的内容，例如表达的情绪、态度、信仰、言论等，以了解公众对主题或事件的看法。

4. 舆情情感：分析舆情的情感色彩，例如积极、消极、中立等，以便评估公众的情感倾向。

5. 舆情趋势：分析舆情的趋势，例如舆情的热度、关注度、转发量等，以便了解公众对主题或事件的关注度和发展趋势。

6. 舆情影响：分析舆情的影响因素和影响范围，例如舆情对组织、行业、社会的影响，以便评估舆情对相关方面的影响程度和方向。

关于科技事件的舆情分析，可以从更细更全的分类和情感强度划分入手

如果要做科技事件的预测，可以从以下技术考虑

情感分析预测是指根据已有的情感数据和相关特征，对未来的情感变化进行预测。以下是一些常用的做情感分析预测的方法：

1. 时间序列模型：使用时间序列模型，如ARIMA、LSTM等，来预测情感变化的趋势和周期性。这些模型可以根据历史情感数据和其他相关的时间序列特征，预测未来一段时间内的情感变化。

2. 机器学习算法：使用机器学习算法，如决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、随机森林等，对情感进行预测。这些算法可以根据历史情感数据和其他相关特征，如文本特征、时间特征、社交媒体特征等，对未来情感进行预测。

3. 情感强度模型：情感分析预测还可以使用情感强度模型，预测未来情感的强度。这些模型通常使用文本特征和其他相关特征，如情感标签、词频、情感词汇表等，来预测情感的强度。

4. 深度学习模型：使用深度学习模型，如卷积神经网络、循环神经网络等，对未来情感进行预测。这些模型可以使用文本特征、时间序列特征等，对情感进行预测，其预测能力通常比传统机器学习模型更强。

5. 统计模型：使用统计模型，如回归分析、因子分析等，来预测情感变化。这些模型可以根据历史情感数据和其他相关特征，如经济指标、政治环境等，对未来情感进行预测。

在进行情感分析预测时，需要收集和准备足够的数据，并根据实际需求选择合适的模型和算法。同时还需要对模型进行评估和优化，以提高预测的准确性和可靠性。

科技事件的抽取过程：

科技事件的事件提取通常包括以下步骤：

1. 数据收集：从互联网、新闻媒体、社交媒体等渠道收集与科技领域相关的文本数据，如新闻报道、社交媒体帖子、科技论文等。

2. 文本预处理：对文本数据进行清洗、分词、去除停用词、词性标注等预处理操作，以便后续分析和处理。

3. 事件识别：采用机器学习、自然语言处理等技术，对文本数据进行事件识别，抽取出与科技领域相关的事件信息。

4. 事件分类：将抽取出的事件信息进行分类，如科技创新、科技政策、科技安全等。

5. 事件关系分析：分析不同事件之间的关系，如时间关系、因果关系、相似关系等，以更好地理解科技事件的发展趋势和影响。

科技事件的事件提取可以帮助人们及时了解和跟踪科技领域的重要事件，为科技研究、科技投资、科技政策等提供重要参考。