通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘和文本分析法整合公眾對(duì)房地產(chǎn)稅立法的討論。采用LDA模型從公眾的評(píng)論中提取關(guān)鍵詞、分類主題并求出其隸屬概率值,從而分析大規(guī)模的文本信息。從公眾情緒、政府調(diào)控、立法障礙、房市環(huán)境、地方經(jīng)濟(jì)、稅法體系六個(gè)分類主題,分析公眾對(duì)房產(chǎn)稅立法的態(tài)度。得出:推動(dòng)房地產(chǎn)稅立法順利進(jìn)行需要廣泛的輿論動(dòng)員、穩(wěn)定的房地產(chǎn)環(huán)境、清除立法障礙等結(jié)論,為政府穩(wěn)步推進(jìn)房地產(chǎn)稅立法工作提供理論依據(jù)和決策建議。

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圖1思路導(dǎo)圖（二）LDA模型概述

]，民意分析由小數(shù)據(jù)分析轉(zhuǎn)向大數(shù)據(jù)分析與可視化[10]，因此，尋找出一種更加快速有效的統(tǒng)計(jì)方法，提高政府獲取公眾反饋意見的效率，輔助政府作出科學(xué)立法決策。首先利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲軟件，收集公眾在微博平臺(tái)上的評(píng)論數(shù)據(jù)，然后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，剔除無(wú)關(guān)主題的言論、極端粗口言論等無(wú)效評(píng)論，然后進(jìn)行....

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