对地震舆情信息的深入感知和有效管理，能够保障社会和谐发展。提出一个基于大数据技术和深 度学习的地震舆情感知平台，基于 Ｈａｄｏｏｐ 和 ＭｏｎｇｏＤＢ 大数据技术实现对海量实时地震舆情数据的处理和 存储。基于 Ｗｏｒｄ２ｖｅｃ 和 ＬＳＴＭ的融合模型能够有效实现震后网民的情感识别，为舆情预警提供支持。以台 湾 ５．８ 级地震舆情数据为例，对该平台进行了验证。实验结果表明，该平台能够有效对海量地震舆情信息 进行监测和分析，对地震舆情情感识别精确率达到 ９３．７６％；在准确率和收敛速度性能上均高于传统 ＣＮＮ 神经网络，能够为后续谣言的准确识别提供有力的支持。本研究可为相关灾害类舆情研究提供一些思路。
