- 在现在这样一个大数据时代，新闻资讯作为获取信息的有效途径，存在信息冗杂、分类不清、表达不直观等问题，为此我们团队不断寻找创新新闻表现形式的突破口，最终发现了地图。它作为一类重要的信息载体，在信息展示方面具有直观、多维的特点。
- 由此，我们尝试将新闻与地图融合，借助百度飞桨，实现新闻在地图上的可视化表达。同时，根据新闻文本内容，我们可以尝试性地探究新闻情感、主题在时空上的分布特征。
- 使用Baidu AI Studio完成，项目链接：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1301096
- 在本例中，我们首先载入示例数据
- 利用Senta模型对文本进行情感倾向分析，计算得到情感得分
- 利用LDA主题模型，对文本进行主题分析，得到各个主题的关键词分布以及新闻对应的主题
- 随后，利用飞桨进行命名实体识别，提取新闻中的地名，并结合百度地图进行地理编码
- 最后，我们使用Mapbox-GL对新闻进行地图的可视化，将之前的分析结果呈现在地图上
- 使用百度飞桨Paddle实现情感分析、分词、命名实体识别
- 使用百度地图完成地理编码
- 使用Gensim、Requests等库完成新闻主题分析
- 使用Mapbox-GL完成结果的地图可视化
- 本例中，我们提供了长江网上5月1日至5月5日的244条新闻作为示例数据
- 实际平台中，我们采用的是定时运行的分布式爬虫，结合新闻智能提取算法对各新闻源网站进行新闻提取。代码可以参考base_scrape.py
- 在本例中，我们仅演示了武汉地点名的提取，对于全国地点名的提取需要额外的处理步骤，可以参考geocoder.py