针对高等院校网络舆情分析与危机舆情预警的需求，文中对语义情感分析方法进行了研究。通过结合深度学习中循环神经网络（CNN）和心理学领域的注意力机制模型（Attention），提出了ATRNN网络。该网络使用长短期记忆结构（LSTM）作为RNN隐藏层的基本单元，可以处理任意长度的语义信息。网络通过引入Dropout机制，避免网络训练中的过拟合现象，提升训练效果。为了评估模型效果，文中在NLPCC的开放数据集上进行测试。相较于RNN网络，在正面情绪文本上，准确率、召回率和F1可以提升3.3%，1.7%和2.5%；在负面情绪文本上，可以提升4.4%，4.5%和4.4%。

1.对微博的高校舆情话题进行爬取并保存，内容包括用户名、发布时间、发布内容、点赞数、评论数、转发数。 2.对爬取的信息进行去重和预处理，去掉爬取到的内容相同的博文，并将博文内容中的话题、用户名过滤掉，以便进行词频统计。 3.对经过预处理的数据进行分词和词频统计，生成词云图。 4.先对五百多条数据进行人工标记作为训练集，再将所有数据都进行标记以便计算准确率，随后运行程序对所有数据进行贝叶斯情感倾向分析，根据分析结果和人工标记结果进行对比，计算准确率。 5.对实验方法进行分析和改进，或提出改进方案。 包含源码：爬虫+分词+数据预处理+词云+朴素贝叶斯情感倾向分析+可视化结果显示