关于新闻和微博的大规模情感分析
热点新闻事件的情感分析与预测
热点新闻事件的情感分析与预测近年来，随着社会发展的不断加快，各种新闻事件频繁出现，更是让人们对各种事件的情感和反应变得丝毫不逊于事件本身的重要性。
因此，对于这些热点新闻事件的情感分析和预测，也成为了我们需要关注和研究的重要问题。
一、情感分析的意义情感分析是一种对文本、图像等信息进行识别和分析的技术，其目的是从数据中发现人们对事件的情感态度，从而深入了解人们的需求、要求和态度等。
在新闻事件中，情感分析可以有效地帮助我们了解社会群体对事件的态度和反应，从而帮助我们更好地应对各种不同的事件和问题。
此外，情感分析也可以帮助企业更好地了解市场需求和产品反馈情况，更好地为顾客服务。
二、情感分析技术的应用情感分析技术在各种领域已经得到广泛应用。
在新闻事件中，情感分析技术可以帮助我们实现以下目标：1. 情感分析可以帮助我们了解事件的微博和评论，进而分析市场反应和民意变化。
在事件发生之后，我们可以通过收集社交媒体上的评论和微博等信息，对民众的情感和反应进行情感分析，并结合其他数据统计，制定合理的应对策略。
2. 情感分析可以帮助我们了解事件后对企业的影响情况。
在一些特定情况下，企业内部可能出现一些不利于企业的言论和评论。
此时，我们可以通过情感分析的方式，了解民众对这些言论的态度和反应，进而舒适出切实可行的应对策略。
3. 情感分析可以帮助我们发现问题。
在新闻事件中，如果某些言论或动作受到了大量负面评论，我们就可以得出一些结论和推断，发现问题并制定解决方案。
三、情感分析的发展趋势随着人工智能技术的不断发展和普及，情感分析技术的应用也变得越来越广泛。
相信在不久的将来，我们将会看到以下这些趋势：1. 更加成熟的情感分析技术。
随着人工智能技术的不断提高，我们可以预见，情感分析技术也将不断成熟和完善。
未来的情感分析技术，可能会利用更加复杂和高级的算法，进一步提高情感分析精度和准确率。
同时，这些情感分析技术将会应用到更多的领域和行业中。
微博的发展现状分析
微博的发展现状分析随着互联网的普及，微博逐渐成为人们分享生活、表达观点的重要平台之一。
微博发展的现状可以从以下几个方面进行分析：1. 平台用户规模逐渐增长：微博平台的用户数量不断增加，用户基础不断扩大。
据统计，截至2021年3月，微博月活跃用户达到5.14亿。
这意味着微博已经成为了一个庞大而活跃的社交平台。
2. 多元化的内容形式：微博上的内容呈现多样化趋势。
除了传统的文字微博外，图片、视频和直播等形式也被广泛采用。
用户可以通过多种方式表达自己的观点和情感，丰富了微博平台的内容。
3. 社交、娱乐、资讯三位一体：微博不仅成为人们社交交流的平台，也汇集了大量的娱乐和资讯内容。
明星、名人、电视节目等热门话题经常成为微博用户们热烈讨论的对象，同时，用户也可以通过关注公众号等方式获取丰富的资讯。
4. 广告和商业变现模式的改变：微博平台通过广告等方式实现商业变现。
近年来，微博进行了广告形式和投放机制的调整，引入更多的创意和个性化内容，试图提高广告效果以吸引广告商和品牌主的投放。
与此同时，微博也积极推动内容创作者的变现，通过提供赞赏、付费问答等功能支持他们实现经济收入。
5. 社会责任的担当：微博平台也开始承担起社会责任。
面对网络谣言、不良信息的传播，微博加强了对用户发布内容的审核和监管，积极打击违规行为。
微博还积极参与公益行动，通过和公益组织合作等方式，为社会做出一定的贡献。
综上所述，微博作为一个社交平台，在不断发展壮大的同时，也面临着各种挑战和机遇。
今后，微博在用户数量、内容多样性、商业变现和社会责任等方面仍有进一步发展的空间，将持续为用户提供丰富而有价值的体验。
微博用户情感分析与影响力评估
微博用户情感分析与影响力评估随着社交媒体的不断普及和使用，微博已经成为了一种流行的社交平台。
作为国内最具影响力的社交媒体之一，微博拥有数亿的用户，其中不乏许多具有一定影响力的大V。
然而，仅仅拥有大量的关注者并不足以证明一个用户的影响力，因为每个人都有自己的情感和价值观，而用户发表的每一条微博均会直接或间接地影响到他的粉丝，对于微博用户的情感分析和影响力评估，因此具有十分重要的意义。
一、微博情感分析微博用户发表的微博中包含丰富的情感信息，它们可以是喜悦、愤怒、悲伤、惊讶等等。
情感分析就是一种通过计算机技术对这些情感信息进行识别和分类的方法。
情感分类的目的就是将微博分成积极、中性和消极三大类，这样就可以更好地理解网民的态度和观点。
情感分析技术通常采用机器学习和自然语言处理等技术，首先需要对大量的微博数据进行训练，建立情感识别模型。
训练集的建立需要耗费大量的人力和物力，在训练集具备一定的规模和代表性之后，利用这些数据训练模型，根据模型给出的概率或权重，对新的微博进行分类。
微博情感分析除了能够帮助用户了解网络上的观点和态度外，还可以应用到企业的品牌管理和公共舆情监测中。
二、微博影响力评估对于大V或是其他影响力人士而言，影响力评估同样具有重要的意义。
影响力评估其实是通过对用户的微博进行分析，整合用户在微博上的各种数据，并对其深入挖掘，最终判断该用户在微博中的影响力大小。
影响力评估一般可以包括以下几个方面：1. 粉丝数粉丝数是判断一个用户影响力大小的最简单和最直接的指标之一。
但是，单纯的粉丝数量并不能反映出用户在微博中的价值和影响力。
2. 微博转发量转发量是最能反映一个微博的传播效果的指标之一。
对于大V来说，越多的转发意味着更广泛的传播和更高的影响力。
3. 微博原创量原创微博是用户表达个性、个人认知和态度最直接的途径。
发表多量且质量高的原创微博，可以增加自身在粉丝中的影响力。
4. 微博互动量在微博上与粉丝之间的互动可以增强粉丝的忠诚度和归属感，帮助用户提高自己的影响力。
微博情感分析及其应用研究
微博情感分析及其应用研究随着互联网与社交媒体的兴起，微博已经成为现代人们生活中重要的一部分。
人们不仅在微博上商业营销产品，也在微博上展示自我。
微博不仅是人们传播信息的平台，还是情感表达的集散地。
因此，对微博情感的分析和研究已成为计算机科学、心理学等领域的重要课题。
一、什么是微博情感分析？微博情感分析（Sentiment Analysis）是利用计算机技术，通过对用户发布的微博文本进行处理，判断微博发布者的情感倾向。
其核心目标是通过处理文本，将微博文本对应的情感值分为正面、负面或中性。
微博情感分析是从数据分析与语言分析多个角度出发，从海量数据中提取有意义的情感信息，对微博用户及社会公众的心理和情感状态进行把握并为决策提供参考。
二、微博情感分析的技术方法微博情感分析技术主要包括文本挖掘、机器学习和自然语言处理技术。
1、文本挖掘技术文本挖掘技术是指对自然语言文本进行处理、分类、聚类、分析和挖掘的技术。
通过对微博文本进行分析和处理，主要是对其中的关键词进行提取和分类，找到表情符号的意义，以及识别出语句中所表达的情感，并归类为正面、负面或中性。
2、机器学习技术机器学习技术指通过对大量数据的学习和分析，从中发现规律和模式，并对新数据进行预测的一种方法。
微博情感分析中常用的机器学习技术包括朴素贝叶斯算法、支持向量机、逻辑回归等。
3、自然语言处理技术自然语言处理技术是指对人类自然语言进行分析、处理、理解和生成的技术。
在微博情感分析中，自然语言处理技术主要包括分词、词性标注、依存句法分析等。
三、微博情感分析的应用研究微博情感分析的应用研究主要有以下几个方面。
1、企业品牌形象管理企业可以根据微博情感分析结果，对自己的品牌形象进行调整，从而提升品牌吸引力和竞争力。
如某手机品牌在上市时，发现用户的情感倾向都是负面的，便可以通过修改手机设计和功能等方面提升用户的情感体验。
2、舆情监测通过微博情感分析技术，政府、企业和公众都可以对社会舆情进行监测。
大数据环境下的微博情感分析技术研究
大数据环境下的微博情感分析技术研究随着互联网的飞速发展，社交媒体已成为人们最重要的信息获取和交流平台之一。
其中，微博是一个非常成功的社交媒体，已成为许多人获取信息，表达观点以及建立社交关系的主要渠道。
然而，由于微博发帖数量庞大，每秒钟都有成千上万的微博被发布，使微博情感分析成为一个热门的研究领域。
本文将会探讨在大数据环境下的微博情感分析技术研究。
一、微博情绪分析的基本概念微博情绪分析是一种将情感标签分配给微博的自然语言处理技术。
情感标签通常包括正面、负面和中性情感。
其目的是为了帮助人们更好的理解在社交媒体中的用户对某个话题所持的情感态度。
微博情绪分析可以提供大量的数据和信息，这对于商家、学者和政治家等行业领域的人们非常有价值。
因此，微博情绪分析技术已经成为了一种非常热门的互联网技术应用。
二、微博情感分析技术的发展历程微博情感分析技术研究早在2002年就已经开始，但直到随着互联网和社交媒体的发展，情感分析技术才受到更广泛的重视。
现今，微博情感分析技术已成为自然语言处理中的一个非常重要的研究方向，并且已广泛应用于商业和学术领域。
三、微博情感分析技术的实现方式在微博情感分析技术中，主要有两种实现方式，分别是基于词典和基于机器学习的方法。
基于词典的方法是通过在情感词典中收集一系列的情感词汇，然后将微博中的各个词语与情感词典中的对应词语进行匹配，从而快速判断每个微博的情感极性。
基于词典的方法的优点在于速度快且易于实现，但是它的缺点在于情感词典的构建和更新需要大量的人力成本，同时，它也不能处理词汇的语义信息。
基于机器学习的方法，则是将微博情绪分类视为一种监督学习问题，通过训练一个情感分析模型，该模型可以从数据中学习微博的情感特征，从而进行情感分析。
机器学习方法的优点在于能够利用大量的数据进行训练来提高情感分析的准确性和鲁棒性，但是它需要大量的训练数据和计算资源才能进行，同时还需要高质量的特征工程。
四、微博情感分析实践应用微博情感分析技术已经成为了许多商业和学术领域人们的重要研究方向，如市场和品牌调查，舆情分析和政治选举等。
微博情感分析评测总结
情感要素抽取
宽松评价
微平均
Precision
0.700
0.600
0.500
0.400
0.300
0.200
0.100
0.000 0.000
0.050
0.100
0.150
0.200 0.250 Recall
0.300
0.350
0.400
情感要素抽取
宽松评价
微平均
25.0% 20.0% 百 15.0% 分 比 10.0%
”#官二代求爱不成将少女毁容# 这种畜生是怎么被教育出来的啊！！！！” -> “官二代”
人称代词需要尽可能在当前微博内进行指代消解：
“小明就读于北京大学，他是名优秀的学生。”->”小明“
抽取出句子中每个情感片段所对应的情感对象：
“你根本已经不是个人了，你比蛇还冷血，你比畜生还畜生。” -> “你” “你” “你”
情感倾向性判断
宏平均
Precision
1.000
0.900
0.800
0.700
0.600
0.500
0.400
0.300
0.200
0.100
0.000 0.000
0.100
0.200
0.300
0.400 0.500 Recall
0.600
0.700
0.800
0.900
情感倾向性判断
宏平均
16.0% 14.0% 12.0% 10.0% 百 分 8.0% 比 6.0%
5.0% 0.0%
F-measure
0.00-0.05 0.05-0.10 0.10-0.15 0.15-0.20 0.20-0.25 0.25-0.30 0.30-0.35 0.35-0.40 0.40-0.45 0.45-0.50 0.50-0.55 0.55-0.60 0.60-0.65 0.65-0.70 0.70-0.75 0.75-0.80 0.80-0.85 0.85-0.90 0.90-0.95 0.95-1.00
微博热点话题的情感分析研究
微博热点话题的情感分析研究随着社交媒体的普及，人们越来越频繁地在微博上发表自己的情感。
微博上的热点话题也往往能够反映社会热点和人们的情感动态。
因此，对微博热点话题进行情感分析研究具有重要意义。
一、什么是情感分析情感分析，又叫情感识别、情感判别，是指通过对人类语言的处理和分析，对其中蕴含的情感进行识别的一项技术。
常见的情感分析包括正向情感、负向情感和中性情感。
二、微博热点话题的情感分析应用1.情感分析对于评估社会状况具有重要意义。
随着社交媒体的兴起，越来越多的人们会在微博上表达自己的情感和观点。
通过对微博热点话题进行情感分析可以得出人们对社会热点和事件的态度，从而评估社会状况。
2.情感分析对于品牌营销具有重要意义。
微博是一个品牌宣传和营销的重要平台，通过对微博上的话题和用户情感的分析，可以帮助企业更好地了解消费者需求，制定更加符合市场需求的营销策略。
3.情感分析对于舆情监测具有重要意义。
微博上的热点话题往往能够反映社会舆情，通过对微博热点话题的情感分析可以帮助政府和企业了解社会热点和民意动态，制定相应的政策和营销策略。
三、微博热点话题的情感分析方法1.通过情感词典进行情感分析。
情感词典是一个包含正向情感词、负向情感词和中性情感词的词库。
通过对微博文本中出现的情感词汇进行统计和分析，得出微博话题的情感极性。
2.通过机器学习进行情感分析。
机器学习是一种无监督学习的方法，通过对大量的微博文本进行学习和模拟，训练机器语言模型，得出微博话题的情感极性。
四、微博热点话题的情感分析研究现状目前，国内外已经有不少学者对微博热点话题进行了情感分析研究。
其中，一些研究结果表明，不同领域的微博话题的情感极性存在一定的区别，不同性别和年龄段的微博用户的情感表现也存在差异。
此外，随着深度学习和人工智能技术的发展，微博热点话题的情感分析研究也越来越精准和准确。
总之，微博热点话题的情感分析研究对于社会状况评估、品牌营销和舆情监测具有重要意义。
微博话题的情感分析方法研究
微博话题的情感分析方法研究随着社交媒体的发展，微博已经成为了人们交流和获取信息的重要平台。
大量的用户在微博上发布各种话题，这些话题不仅反映了人们的兴趣和关注点，也涵盖了各种情感和态度。
情感分析是一种重要的技术，可以帮助我们准确地了解微博用户的情感和态度。
本文将从数据来源、情感分类和分析方法三个方面介绍微博话题的情感分析方法研究。
一、数据来源微博是一个大规模的社交媒体平台，每天都有数以亿计的用户在其中互动交流。
对于情感分析来说，数据来源是一个至关重要的问题。
目前，微博情感分析的数据来源主要有两种方式。
第一种是手动标注，这种方式需要大量的人力和时间成本。
实现手动标注需要选取一些语料样本，对每个样本进行情感标注。
然后通过人工阅读微博内容，对数据样本进行情感标注。
虽然这种方式可以确保情感分类的准确性，但时间成本和标注人员的标注一致性等问题限制了手动标注的普及和应用。
第二种是使用自动标注技术。
自动标注技术可以大量减少标注成本。
常见的自动标注技术包括基于情感词典的方法、基于词向量的方法等。
其中，情感词典是一种包含了各种情感词汇和其情感极性的词典。
基于情感词典的方法主要是将文本中的每个词汇与情感词典进行匹配，然后统计每个词汇的情感分数，最终通过加权和的方式将文本情感得分计算出来。
基于词向量的方法则采用机器学习算法对训练数据进行学习，然后对测试文本分词并生成词向量表示，再使用分类器进行情感分类。
二、情感分类情感分类是微博情感分析的核心部分。
情感分类主要是将文本分为积极、消极和中性三类。
其中，积极和消极类别是情感分类的两个重要方面。
情感分类的实现需要采用一些自然语言处理技术。
常见的情感分类技术包括基于词典的方法、机器学习算法和深度学习算法等。
基于词典的方法是应用最为广泛的情感分类技术。
该方法主要是将情感词典中的情感词汇与待分类文本进行词汇匹配，并计算每个词汇的情感极性得分，最后根据得分总和判断文本情感极性。
机器学习算法是一种基于数据驱动的情感分类技术。
微博情感分析（一）
微博情感分析（⼀）话说微博⾯世已经很久了，但对于微博信息的挖掘却才刚刚起步，这其中的原因当然有信息挖掘的技术还不成熟，但我觉得主要问题还是在于中⽂信息处理的技术还处于萌芽的阶段。
中⽂语⾔本⾝信息量就很⼤，歧义性词汇多，再加上微博语⾔语义不整、微博媒介本体中夹杂着⼤量的标签，导致微博技术发展缓慢。
在现在的⽹络上，⽤户通过⽹络主动地表达⾃⼰的观点或对其他⼈或事件的态度，主观性强；微博载体规定的语⾔只有140字，使信息在微博中呈现出碎⽚化、即时化和移动化的特性，⽽不再是具有完整的上下⽂信息。
通过微博⾃由、便捷、即时地抒发⾃⼰的情感，已成为互联⽹上的时尚，同时也使得其成为热点事件产⽣和谈论的重要场所，其中热点事件指某⼀时间内被⼴泛关注、争论、议论的事件、话题或者信息，因此对微博平台中热点事件的发现、监控及管理等⽅⾯的研究就显得很重要。
微博作为⼀种新兴媒体，有它独特的⽂本结构形式。
话题型微博指的是围绕某⼀话题即标签阐发意见、进⾏讨论的微博形式，因此在观点句的使⽤、表达观点使⽤的语⾔⼿段以及评价对象的隐现上也有与众不同的特点。
我觉得“究竟140个字能表达多少情感”这个问题⾮常值得讨论。
可能在⼤多数情况下，对于⼀个事件的讨论仅仅简单的叙述就要超过140了，更别提表达⼀种深刻的意见。
⽤户对于事件的评论更多的是⼀种调侃⽽并⾮真正的评论，这就导致了两⽅⾯的问题：第⼀，在⽆法全⾯表达出⽤户对问题的态度的前提下，⽤户发表的评论微博能不能反映⽤户的真实情感态度；第⼆，由于⽤户情感表达不全⾯，可能⽤户发表的情感微博反⽽成为了⽤户潜意识的第⼀情感，⽽在这个阶段可能还需要对⽤户进⾏⼼理学、⾏为学上的分析，这也就超出了“微博情感分析”的范围了。
所以，如果要想真正的挖掘出⽤户情感的倾向，⽤户的⼼理、性格和习惯应该有很⼤的影响⽐例。
再深⼊⼀点，由于只能输⼊140字，⽤户必须在有限的空间内表达出⾃⼰的态度，⽤户会不会在⼤多数的评论中出现词汇簇的共线？如果能找到⽤户评论的词汇共线链，我觉得这就能对⽤户的性格和⼼理做出⼀定的分析。
微博网络数据的情感分析方法及效果评估
微博网络数据的情感分析方法及效果评估随着社交媒体的兴起和迅猛发展，微博成为了人们获取信息、表达情感以及交流观点的重要途径之一。
在微博平台上，大量用户通过撰写和发布微博来表达自己的情感和观点，这些信息蕴含着丰富的情感内容。
因此，情感分析成为了研究者们关注的热点领域之一。
本文将探讨微博网络数据的情感分析方法以及评估效果的指标和方法。
一、微博网络数据的情感分析方法1. 基于词典的方法基于词典的情感分析方法是最简单和常见的方法之一。
该方法假设每个词语都有情感倾向，通过构建情感词典并根据每个词语的情感倾向对微博文本进行情感判别。
常用的情感词典有Liu等人的情感词典和HowNet的情感词典等。
2. 基于机器学习的方法基于机器学习的情感分析方法能够自动学习和捕捉微博文本中的情感特征。
常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯（Naive Bayes）和随机森林等。
这些算法需要先将微博文本进行特征提取，如n-gram模型和词袋模型等，然后训练分类器进行情感分析。
3. 基于深度学习的方法随着深度学习的广泛应用，基于深度学习的情感分析方法逐渐兴起。
深度学习方法能够通过构建深层神经网络模型，利用词嵌入和注意力机制等技术对微博文本进行情感分析。
常用的深度学习模型有卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。
二、效果评估指标为了评估情感分析方法的效果，研究者们通常采用以下指标进行评估。
1. 精确度（Precision）精确度是指情感分析准确判别的正例（情感类别为正）的比例。
计算公式为：精确度 = 正确判别的正例个数 / （正确判别的正例个数 + 错误判别的正例个数）。
2. 召回率（Recall）召回率是指情感分析正确判别的正例（情感类别为正）占总的正例个数的比例。
计算公式为：召回率 = 正确判别的正例个数 / （正确判别的正例个数 + 未能正确判别的正例个数）。
3. F1值F1值是精确度和召回率的加权调和平均值，能够综合考虑二者的指标。
网络社交平台上的情感分析研究
网络社交平台上的情感分析研究社交平台的兴起和普及，为人们的社交方式带来了根本性的变革。
在这个数字化时代，网络社交平台如微博、微信、QQ空间等已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
通过这些平台，人们可以随时随地与朋友、家人和同事保持联系，分享生活的点滴，并表达自己的情感。
然而，与此同时，也产生了许多有关情感分析的研究，探讨人们在网络社交平台上表达的情感和情绪。
首先，网络社交平台上的情感表达方式多种多样。
人们可以通过文本、图片、音频和视频等多种形式来表达自己的情感。
而且，网络社交平台还提供了许多各式各样的表情符号和贴图，使得情感的表达更加简单直接。
这为情感分析研究提供了丰富的数据来源。
其次，通过网络社交平台的情感分析研究，可以了解人们在不同时间段和不同社交圈中表达的情感。
以社交媒体平台微博为例，一个微博账号的情感分析可以根据发表的微博内容，统计出用户在一段时间内对不同话题的情感态度。
从而分析出人们对某一事件或主题的关注程度以及情感倾向。
情感分析还可以帮助企业和政府了解社会舆论和消费者情绪。
通过分析社交平台上用户对某个产品或品牌的评价和讨论，企业可以了解市场的反馈和用户需求，进而调整产品策略和品牌定位。
政府机构也可以通过情感分析找出民众对政策的反馈和态度，为政策调整和决策提供参考。
然而，网络社交平台上的情感分析也存在一些挑战和局限性。
由于网络上的文字表达具有复杂性和多样性，情感分析算法往往会受到限制。
对含有讽刺、隐喻或多义的表达方式，算法的准确性可能会受到影响。
此外，由于隐私问题和众多的数据量，对于大规模情感分析的研究需要解决数据获取和处理的难题。
除了以上形式的情感分析研究外，还有一些有趣的相关方向。
例如，情感分析与心理学的结合可以通过网络社交平还，来揭示人们在网络社交平台上表达情感时的心理原因和动机。
此外，情感分析还可以通过结合机器学习和自然语言处理的技术，实现对情感表达的更准确的识别和分类。
综上所述，网络社交平台上的情感分析研究具有重要的实际意义和深远的影响。
社交媒体用户情感分析研究报告
社交媒体用户情感分析研究报告1. 引言社交媒体在现代社会中扮演着重要的角色，它不仅改变了人们的社交方式，还成为了用户表达情感的重要平台。
通过对社交媒体用户情感进行分析，我们可以深入了解用户的行为和心理状态，为企业和机构提供更好的决策依据。
本报告旨在对社交媒体用户情感进行研究，并提供相关的分析结果和建议。
2. 研究方法为了进行社交媒体用户情感分析，我们采用了以下方法：2.1 数据收集我们选择了几个流行的社交媒体平台作为研究对象，包括微博、微信朋友圈和推特。
通过API接口，我们收集了大量用户发表的帖子、评论和推文数据。
2.2 数据预处理为了提高数据的质量和可用性，我们对所收集到的数据进行了预处理。
首先，我们去除了重复数据和垃圾信息。
然后，我们使用自然语言处理技术对文本进行分词、去停用词和词干化等操作，以便后续的情感分析。
2.3 情感分析我们使用了一种基于机器学习的情感分析算法来对文本进行情感分类。
该算法基于大规模标注的训练数据进行训练，可以对文本进行正面、负面或中性情感的分类。
3. 研究结果根据我们的研究，我们得出了以下几个结果：3.1 社交媒体用户情感分布通过对社交媒体用户发表的文本进行情感分析，我们发现大部分用户的情感倾向中性，占总体的70%。
正面情感用户占比约为20%，而负面情感用户占比约为10%。
3.2 年龄和情感我们发现不同年龄段的社交媒体用户之间在情感上存在一定的差异。
年轻用户更倾向于表达积极的情感，而年长用户更倾向于表达消极的情感。
3.3 地域和情感我们也发现不同地域的社交媒体用户之间在情感上存在差异。
一些地区的用户更积极乐观，而一些地区的用户更消极抱怨。
4. 讨论与建议社交媒体用户情感分析的研究结果对于企业和机构来说具有一定的参考价值。
4.1 客户关系管理企业可以根据社交媒体用户的情感倾向，有针对性地改善产品和服务，提高用户满意度。
4.2 舆情监测政府和机构可以通过对社交媒体用户情感的监测，了解用户对政策和事件的反应，及时调整相应的措施。
基于语义分析的微博用户情感倾向分析研究
基于语义分析的微博用户情感倾向分析研究引言：随着社交媒体的快速发展，微博等平台已经成为人们表达情感和观点的主要渠道之一。
在这样的平台上，用户可以分享自己的喜怒哀乐，并且与他人交流互动。
对于品牌、政府、媒体等机构来说，了解用户的情感倾向对于制定营销策略、舆论引导等方面具有重要意义。
然而，对于海量的微博文本进行情感倾向分析是一项具有挑战性的任务。
本文将介绍基于语义分析的微博用户情感倾向分析的研究。
一、问题描述在微博中，用户的情感倾向可以分为正向、负向和中性三种。
正向情感倾向表示用户对某一主题表示积极的情绪，负向情感倾向则表示消极的情绪，而中性情感倾向则表示用户对主题没有明显的情感倾向。
因此，基于语义分析的微博用户情感倾向分析就是要根据微博内容来确定用户对主题的情感倾向。
二、语义分析技术语义分析是一种通过理解和解释文本来获取其意义的技术。
在微博用户情感倾向分析中，常用的语义分析技术包括情感词汇本体库和机器学习。
情感词汇本体库是一种用于存储情感词汇的资源，其中包括正向情感词汇和负向情感词汇。
通过将微博文本与情感词汇本体库进行匹配，可以确定文本中是否包含情感词汇以及这些情感词汇的情感极性。
机器学习则是一种通过训练模型来实现情感倾向分析的方法。
通过构建训练集，将微博文本与情感倾向进行关联，然后通过训练模型来识别新的微博文本的情感倾向。
三、研究方法针对基于语义分析的微博用户情感倾向分析，研究者可以采用以下方法：1. 构建情感词汇本体库：通过收集和整理大量微博文本，筛选其中的情感词汇，并根据其情感极性进行分类，构建情感词汇本体库。
这个过程需要考虑不同情感词汇在不同主题下的情感极性可能会有变化。
2. 建立机器学习模型：将收集到的微博文本与其情感倾向进行关联，构建训练集。
然后选择适合的机器学习算法，例如支持向量机（SVM），朴素贝叶斯（Naive Bayes），逻辑回归等来训练模型。
训练完成后，使用该模型预测新的微博文本的情感倾向。
微博数据情感分析研究
微博数据情感分析研究随着社交网络的发展，微博作为一种典型的社交媒体平台，已经成为人们主动获取信息和表达情感的重要途径之一。
在微博平台上，用户可以发表自己的想法、分享照片、视频以及出现在生活中的点点滴滴。
这样一个巨大的信息交流平台，自然会吸引着大量的用户积极参与其中，同时也吸引着众多的研究者来挖掘其中蕴含的价值。
微博数据的情感分析研究可以从多个角度探究和分析人们的情感，从而了解当前社会所处的情感环境和民意倾向。
一、什么是情感分析情感分析是指从大量文本信息中，通过机器学习和自然语言处理等技术手段，对文本所表达的情感进行分类和分析的过程。
大致可以分为三类：1. 情感分类：在大量的文本信息中自动识别文本的情感色彩，将其划分为正面情感、负面情感和中性情感。
2. 情感倾向分析：通过对大量文本的情感分析结果进行比较，从而了解文本的情感倾向，如针对某个品牌或产品的用户情感态度。
3. 文本情感分析：对文本的不同维度的情感进行量化分析，如对不同领域的文本进行情感分析，了解不同领域的情感发展态势。
二、微博数据的情感分析应用微博平台是一个巨大的文本信息平台，用户可以自由的表达自己的情感、想法和看法。
因此，微博数据的情感分析有着广泛的应用场景。
1. 社会调查：针对社会事件的微博数据情感分析可以了解公众在该事件上的情感态度和倾向，从而了解全社会的舆论态势。
2. 政府监管：各级政府都对民意问题非常关注，因此，政府可以利用微博数据的情感分析技术来了解当前民意和情感走向，从而提高政府决策的科学性和民主性。
3. 品牌管理：对于品牌管理者来说，微博数据的情感分析可以了解公众对某个品牌或产品的情感态度，为品牌管理者提供调整品牌形象、提高品牌竞争力的科学依据。
4. 网络安全：通过微博数据的情感分析，可以发现和预防一些网络安全问题，如网络欺凌、网络谣言等，保障公众的网络安全。
三、微博数据情感分析技术特点微博数据情感分析技术有其独特之处，需要善于发掘其特点，从而更好地进行调查分析。
社交媒体中的文本情感分析
社交媒体中的文本情感分析在互联网时代，人们在社交媒体上的交流越来越频繁，社交媒体平台上的用户评论信息不断增加。
这些评论信息蕴含了大量的情感信息，其中有些是正向的，有些是负向的，而情感的分析对于了解用户的反馈、提升用户体验、改进产品等方面具有非常重要的作用。
因此，社交媒体中的文本情感分析也成为了研究热点。
一、什么是社交媒体中的文本情感分析？文本情感分析（Sentiment Analysis）是指将主观性内容如正向和负向观点、情感等抽取出来，并且将文本进行分析的过程。
文本情感分析可以被应用在推荐系统中、品牌声誉管理、社交媒体监测、选举活动等多种领域。
社交媒体中的文本情感分析，即是指在社交媒体平台上的文本信息中，通过文本情感分析方法，获得该信息所包含的情感信息的过程。
社交媒体平台上的文本信息包括评论、微博、日志、新闻等等，这些文本信息不仅充斥着大量的情感信息，也包含了当下社会热点的反馈，所以对社交媒体中的文本情感分析具有重要的价值和意义。
二、常见的社交媒体中的文本情感分析方法社交媒体中的文本情感分析方法主要包括三种技术：1、基于规则的方法基于规则方法是指建立起特定的规则来判断文本中的情感。
当特定的规则被匹配时，就判断该文本为正面或负面的情感。
该方法优点是准确性较高，但是缺点则在于必须要提前定义好规则，如果文本中含有多种情感词，则该方法可能会失效。
2、基于机器学习的方法基于机器学习的方法是运用标注好的数据来训练机器进行文本情感分析。
该方法的优点是可以根据更多的训练数据进行训练，识别能力更为准确，但是需要大量已标注的数据来进行训练。
3、混合方法混合方法将基于规则和基于机器学习的方法结合在一起，通过建立情感词典等语言规则，同时利用机器学习算法来进行情感分析，使得情感分析模型更加全面和准确。
三、社交媒体中的文本情感分析的应用场景1、广告和产品推广社交媒体在信息传播中扮演着越来越重要的角色，许多品牌通过社交媒体来推广自己的产品和服务。
网络舆情中的情感分析和目标情感预测研究
网络舆情中的情感分析和目标情感预测研究前言随着互联网的快速发展和普及，网络已成为人们获取信息、传递信息、交流思想和情感的重要渠道。
在不断更新迭代的互联网世界里，每个人都可以在网络上表达自己的情感，从而借此影响甚至改变一些事情的走向。
这些情绪和情感的汇聚形成了网络舆情，对于个人和社会都具有重要的影响力。
本文将介绍网络舆情中的情感分析和目标情感预测研究，以及它们对于舆情监测、风险预测和信息安全的重要性。
一、情感分析情感分析，是指对文本或音视频等数据进行情感的分类、判断以及归纳和总结的过程。
在网络舆情中，情感分析可以对帖子、评论、微博等大量文本进行自动化处理，从而判断出其表达的情感是积极的还是消极的，是中性的还是极端的。
情感分析的目的在于更好地理解和解释舆情事件，并且对情感的变化和趋势进行预测。
通过对网络舆情中的情感进行分析，我们可以了解到人们对某一事物的态度、观点和看法，进而对相关的决策做出更准确的判断。
二、目标情感预测目标情感预测，是指预测某一特定目标的情感倾向性，例如某个企业的品牌口碑、一部电影的质量评价等。
通过目标情感预测，我们可以了解到在社交媒体、网络论坛等互联网平台上对目标主体的评价态度，从而更好地指导企业的公关策略、营销战略以及产品开发规划。
目前，目标情感预测已被广泛应用于商业和社会领域，取得了良好的效果。
三、情感分析与目标情感预测的关系情感分析和目标情感预测虽然在应用场景上有所不同，但其基础技术和方法却十分相似。
情感分析是对所有文本数据进行情感的分类和判断，而目标情感预测则是对特定目标的评价进行预测和分析。
这种关系可以用情感分析的结果来辅助目标情感预测，从而提高目标情感预测的准确性和实用性。
例如，在对某一企业的品牌口碑进行分析时，可以先进行情感分析，从而了解消费者对该企业的评价态度，再结合该企业的特定信息和实际情况，进行目标情感预测，推出更加准确的评价结果。
四、情感分析和目标情感预测的应用情感分析和目标情感预测在现代社会中应用广泛，在商业和政治领域对决策制定具有重要的意义。
基于情感分析的微博舆情分析与预测研究
基于情感分析的微博舆情分析与预测研究微博作为一种社交平台，已经成为人们重要的信息获取途径。
许多人会在微博上发表自己的各种情感和观点，这导致微博上的舆情变得复杂，舆情的预测和分析变得尤为重要。
本文将探讨基于情感分析的微博舆情分析与预测研究。
一、情感分析的概念和原理情感分析，英文名称叫做Sentiment Analysis，是指对文本进行情感倾向分析的技术。
在这个技术中，文本可以是一条微博、一篇新闻或者一篇评论等形式。
情感分析的原理是基于自然语言处理技术和机器学习模型，对文本中的情感进行分类分析，最终得到正面、中性、负面情感的程度。
情感分析是一项非常重要的技术，它可以解决文本主观意见的识别和分析问题，让我们在了解舆情变化和分析用户情感时更加准确、可靠、高效。
二、微博舆情分析的意义和必要性微博是一种新兴的社交媒体，每天都有数以万计的用户发布各种各样的微博，其中包含了大量的用户情感和观点。
微博上涌现的各种舆情，既可以影响人们的思想和决策，也会对政府和企业的形象产生巨大的影响。
舆情分析能够帮助政府、企业以及个人更好地理解社会态势和舆情趋势，以更有针对性、更加准确的方式做出反应，制定更加科学的决策，做好风险预防和管理。
三、基于情感分析的微博舆情分析和预测方法1.数据采集对于微博情感分析和预测，数据的采集极其重要。
一方面需要获取尽可能多的微博数据，另一方面需要保证微博数据的质量和可靠性。
数据的来源可以是微博的官方数据、第三方数据平台或者自建数据爬虫。
2.情感分析情感分析是微博舆情分析和预测最关键的一步，情感分类器的优劣将会直接影响到分析的准确性和精度。
情感分类器一般采用基于机器学习的方法，训练表情向量空间中，从而对新的微博进行分类。
3.舆情分析舆情分析是指通过对微博情感的分析，对舆情危机进行处理。
具体的方法和技术包括：基于传播模型的转发网络分析、基于聚类算法的舆情主题挖掘分析等。
4.舆情预测舆情预测是指通过对过去的舆情数据进行分析，预测未来的舆情走向。
微博文本数据的情感分析与预测方法研究
微博文本数据的情感分析与预测方法研究近年来，随着社交媒体的普及与发展，人们对于大数据的需求与关注也逐渐增加。
微博作为一个主要的社交媒体平台，每天都有大量的用户在上面发布自己的想法、情绪和体验。
这些用户生成的文本数据蕴含着丰富的情感信息，对这些数据进行情感分析与预测，可以帮助我们了解用户的需求、情感倾向以及市场趋势等。
本文将重点探讨微博文本数据的情感分析与预测方法。
首先，情感分析是一种对文本进行情感分类的技术。
在微博文本数据中，情感分析可以帮助我们识别和提取出用户的情感倾向，包括积极、消极和中性三种情感。
实现情感分析的方法主要包括基于规则的方法、基于机器学习的方法以及基于深度学习的方法。
基于规则的方法是一种传统的情感分析方法，其采用人工设计的规则来识别、提取文本中的情感信息。
该方法依赖于领域知识和语法特征的匹配，具有一定的准确性。
然而，由于规则的编写和维护需要大量的人力和时间，且对于不同领域的文本适用性较差，因此在大规模的微博数据中应用较为有限。
基于机器学习的方法通过构建分类模型来实现情感分析。
该方法通过对训练集进行特征提取和情感标注，然后使用分类算法来建立分类模型。
常用的特征包括词频、词性、情感词典等。
目前，支持向量机（SVM）和朴素贝叶斯分类器是常用的分类算法。
机器学习方法能够较好地处理大规模数据，且在一定程度上具有适应性。
然而，该方法对特征的选取要求较高，且精确度和召回率在一定程度上受到特征选择的影响。
基于深度学习的方法是近年来兴起的情感分析方法，其通过构建深度神经网络来实现情感分类。
深度学习方法可以根据文本的语义特征自动学习更加抽象和高级的表示，但训练深度神经网络需要大量的数据和计算资源。
常用的深度学习方法包括卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）和注意力机制等。
近年来，基于预训练模型（如BERT、XLNet等）的深度学习方法在情感分析任务中取得了许多突破性的成果。
其次，情感预测是基于历史数据对未知数据的情感进行预测。
微博热点话题舆情演化分析
微博热点话题舆情演化分析随着互联网技术的不断发展和社交媒体的普及，微博已经成为了一个非常重要的信息发布平台。
在微博上，用户可以即时了解到最新的热点事件和话题，并且可以通过评论、转发等操作，与其他用户进行交流和互动。
微博舆情对于热点事件的传播具有非常重要的作用，通过对微博热点话题的舆情演化进行分析，我们可以更加深入地了解社会的变化和人们的态度。
一、微博热点话题的起源每一个微博热点话题都有自己的起源，往往是源于某个重大事件或社会现象。
比如2019年新型冠状病毒的爆发，引发了全球范围内的关注和讨论。
在微博上，关于这个话题的讨论无处不在，不少用户通过发布信息、转发他人的微博、评论等方式，表达对于这个疫情的关注和关心。
除此之外，一些社会热点现象，比如明星绯闻、明星离婚等也是微博热点话题的主要来源。
二、微博热点话题的演化微博热点话题的演化通常经历以下几个阶段：1.初始阶段：初始阶段是一个微博热点话题出现后的最初时期。
在这个阶段，往往只有一小部分人关注这个话题，微博的转发和评论量也相对较少。
但是，随着话题的不断发酵和扩散，这个话题的热度往往会不断提高。
2.争议阶段：争议阶段是微博热点话题演化的一个重要阶段。
在这个阶段，人们开始对这个话题发表各种看法和评论，往往存在着不同的意见和观点。
这样的争议也会引发更多的转发和评论，从而推动话题的发展。
3.高峰阶段：高峰阶段是微博热点话题的最高点，也是公众关注度最高的时期。
在这个阶段，微博会出现大量的关于这个话题的信息，转发和评论量也会达到最高值。
为了获取更多的关注和曝光度，一些用户甚至会利用话题进行引流或炒作。
4.下降阶段：下降阶段是微博热点话题逐渐走向平息的时期。
在这个阶段，人们对这个话题的关注度逐渐降低，转发和评论量也会相应减少。
往往会出现一些引起公众眼球的事件或新闻，从而吸引了公众的关注。
三、微博热点话题的舆情分析微博热点话题的舆情分析是看待微博热点话题的一种方法，通过对舆情进行分析，可以更加深入地了解社会的变化和人们的态度。
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关于新闻和微博的大规模情感分析摘要报纸和微博用来表达对最近报道的新鲜实体（任务、地点、事情）的观点。
我们创造一个以打分的形式存在的系统，此系统用来指示文本语料库中的对每一个有区别的实体的积极和消极的观点。
我们的系统包括一个与每一个相关实体的观点相联系的情感识别阶段和一个对同一类中每一个其他相关实体打分的情感聚集和评分阶段。
最后，我们评估这种基于新闻和微博大规模语料库的这种打分技术的意义。
1.简介新闻有好坏之分，但却很少有中立的情况。
尽管在机器的操控下对于自然语言文本的充分理解发展得很好，但是对简单情感核心的相关性的数据分析可以提供一些令人惊奇的、有意义的的理解，这些理解都是关于最近的新闻消息如何影响重要的实体的。
在这篇论文中，我们将论述基于Lydia文本分析系统[1、2、3、4、5]顶部的对于新闻和微博实体大规模情感分析的发展。
我们决定成千上万的所追踪的实体的公共情感和这种情感如何随着时间变化。
我们鼓励读者学习我们在/sentimen上对于所喜欢的新闻实体的历史情感分析，同时对在/sentiment发布的日常情感分析提出意见和建议。
在第六部分，我们将在系统的证明论文中给出几个我们分析的例子。
在这篇论文中，我们将讨论关于情感分析系统的几个部分，包括：*情感字典的算法结构——我们的情感索引精密地依赖于对有积极和消极含义的形容词的参考频率的追踪。
我们找到一种方法，将有积极和消极意义词的候选列表扩展为在词汇网络中建立的基于情感分析的同义词和反义词的全面的情感词典。
我们用情感的交替次数来决定候选词的受欢迎程度和消除含义模糊的词。
我们将呈现精密的算法和执行结果。
*情感索引规划——构造能够反映并列情感词意义的数据索引是很重要和微妙的。
我们提出了一种用情感词和实体的并列以及以频率权重来衡量的用幸福水平来给实体情感打分的插入的技术。
*意义的评估——我们提供了情感评估合理性的证据，此情感评估与现实世界的几个级别的时间相联系，这些事件包括（1）专业篮球和篮球比赛的结果，（2）股票市场目录的表现，和（3）季节的影响。
乐观统计表明我们的分析者能够准确地测量出公共情感。
我们还提出轶事一样的证据用来证明我们的分析。
最后，我们讨论可能的应用和我们工作的意义。
2．相关工作自然语言的情感分析是一个正在成长的大规模领域。
特别是关于我们任务先前的相关工作自然分配给我们这两个小组。
第一个小组是关于自动收集情感字典的技术。
第二个是关于整个文档进行情感分析（总体上或者部分的）的系统的技术。
2.1 具有决定性的语义方向的词Hatzivassilogou和McKeown假设词性相同的形容词可以用“和”来区分，而词性相反的用“但是”来区分。
从小的种子列表开始，这种信息过去常常用来将形容词分为两个集合，比如最大的约束条件是满意的。
Wiebe像评价渐变的等级一样来评估形容词的词性。
数据模型将形容词根据其语气和语义方向将其分成几个集合。
这种渐变的形容词的使用对主观性的决定起着重要的作用。
数据模型用来预测形容词的渐变性。
Kim和Hovy评价观点持有者（实体），此观点持有者通过扩展种子列表在词汇网络中产生积极和消极词的列表。
他们假设一个词的同义词（反义词）有相同的（相反的）词性。
一个词的同义词所占的比例属于用于测量其词性强弱的词性列表，而另一些则被认为是中立的或者词义不清的入口。
当主题附近包括的词在这个句子中时就会产生最好的结果。
2.2情感分析系统已经建立起来的几个系统用于在产品的综述中对观点进行量化。
Pang、Lee和Vaithyanathan执行对电影综述中的情感分析。
他们的结果表明机器学习技术比简单技术方法效果更好。
对于词性级别的正确性他们大概能达到83%。
在第[11]部分，他们确定了在一篇综述中哪些句子具有用于提高情感分析的主观因素。
在这个系统中我们不做区别，因为我们认为事实和观点都对关于新闻实体的公共情感有影响。
自人们都不同意整体文档情感以后，Nasukawa和Yi[12]认为局部情感比整体文档情感更加据有说服力。
他们集中于辨别这些情感表达的方向和决定这些情感的目标。
浅显的语法分析辨别目标和情感表达；后者用目标来评估并与目标相联系。
我们的系统也进行局部情感分析，但是是为了加快和变形：在相同的句子中，我们将情感归于所有并列的实体而不是某一特殊的目标。
在[13]部分里，他们用特征词追踪器来进行追随。
在给定的项目中，特征追踪器辨认局部或者是项目的属性。
比如电池和摄像头是照相机的特征。
3.情感词典的产生情感分析取决于在语料库和方向上我们对一个情感词的辨别能力。
我们为七个情感规模（常规、健康、犯罪、运动、商业、政治、媒体）依次进行定义。
我们选择这些规模是基于我们用对意见和情感的区别标准来区别新闻规模的辨认度。
扩大情感词典的数量可以使更多的精力放在分析特殊目标的现象上，但是在人类屏幕上潜在着大量的消耗。
为了避免这个，我们发明了一种将小规模的种子情感词扩展为充分的词典的算法。
3.1贯穿于路径分析的词典算法在第二部分详细介绍过的先前的系统通过电脑词典-词汇网络[14]对同义词的递归查询的办法已经将种子列表扩展为词典.。
这种方法的缺陷在于同义词会随着距离而一直减弱。
第一组数据将会显示通过词汇网络同义词的链接四种方法如何从好变成坏的。
为了抵消这些问题，情感词的产生算法扩展了一系列以同义词和反义词查询的种子词，如下：*我们将一个词性（积极或者消极）与每个词和查询的同义词和反义词两方面同时联系在一起，就像同义词[15,16]从它父母那里继承词性,反之反义词继承相反的词性。
*一条路径的意义随着它在种子词中深度和广度的作用而减弱，就像[9,17,18]所描述的。
词W的意义在深度d上以指数（W）=1/cd（c是常数，c＞1）形式减少，最后每个词的分数是整天所接收路径上所有分数的综合。
表1：每个形容词的情感词典的构成*在积极和消极词之间转换的路径像是伪造的。
因此我们的算法运行两次迭代。
第一次计算每个词的先前分数，就像上面所描述的那样对每个先前的词进行评估。
当计算明显的情感交替和跳跃时，第二次迭代重新列举路径。
跳跃越少，这条路径越值得信任。
最后的分数只考虑哪些跳跃值在我们预设的关口之内的路径。
*词汇网络用含义对同义词/反义词进行排序，先采用在列表中更加普通的含义。
既然这些指定的分数服从正态分布，他们自然转换为z-分数。
大多数的词位于中间模糊的分配地带，这意味着他们不能被以积极和消极的范围连续的分开。
一些词义模糊的词被丢弃，只取既不极端也不词义扭曲的词的前X%。
表1展示了算法产生和形容词每个阶级的情感词典的构成3.2性能评估我们通过两种不同的方式评估了我们的情感词库的生成。
第一种方法我们称为un-测试。
前缀“un-”和“im-”通常是负面情感的术语。
因此形式为X和unX 的术语应当出现在情感频谱上不同的两端，就像“能胜任的”和“不能胜任的”。
表格2记录了部分拥有同极性的配对（正面术语和负面术语）。
因此这个比率越低越好。
我们的结果显示，以查全率为代价的精确度提高需要我们：（1）限制通道情绪交替的数量，和（2）删除少数对义性词语正在增长的部分。
表格2：为使词库扩展，对精确度和查全率的权衡作为拉动阈值（阈值：一个领域或一个系统的界限称为阈，其数值称为阈值）和算法的少数对义性词语的一部分。
表格3：算法生成和人为收录的词库的比较。
我们还比较了我们的情感词典和那些由Wiebe[19]获得的词汇，就像表格3的报告。
我们算法生成的词库和手动收录的词库高度一致。
进一步的，我们发现我们算法生成的极性经常是健全的，即使它们来源不同[19]。
比如，负面情感词库PolMauto包含像“bullish（看涨的）”，“agile（敏捷的）”和“compassionate （富于同情心的）”等明确的积极性词汇，而正面情感词库PolPman包含像是“strenuous（紧张的）”，“uneventful（平凡的）”和“adamant（固执的）”等词汇。
4．对情感数据的解释和评分我们使用我们的情感词库来标记所有的情感词汇和我们语料库（语料库：语料库中存放的是在语言的实际使用中真实出现过的语言材料;语料库是以电子计算机为载体承载语言知识的基础资源;真实语料需要经过加工(分析和处理),才能成为有用的资源）中的相关存在。
每当情感词汇前面有一个否定修饰时，我们扭转该词的极性。
当一个词前有修饰语时，我们增加/减少了它的极性强度。
因此，不好=-1；好=+1；非常好=+2。
我们的情感分析其忽略了那些当被检测到是另一篇的复制品时的文章[1]。
这可以防止在多家报刊上同时发表的新闻文章比其他的文章在情感上有更大的影响力。
因为我们的系统每天都处理大量的文本，所以速度考量阻止了我们去进行仔细的剖析。
取而代之的是，我们使用实体的同现，在同一个句子里的情感词汇意味着情感与实体相关联。
这并不总是准确的，特别是在复杂的句子里。
尽管如此，我们处理的文本的量还是能够使我们生成精确的情感评分。
我们需要几个步骤来聚合不同名字的实体引用。
通过使用代词分辨技术，与其说我们能够确定更多的实体/情感同现，不如说能够确定其在原始新闻文本里的存在。
进一步的，Lydia的共同参考集识别系统[4]将交替参考资料联系起来，比如George W.Bush和George Bush都是在以George W.Bush为眉头词的单个同义词组内。
这巩固了属于一个单一实体的情感。
4.1极性评分（极性：现代心理学认为情感具有二极性,冯特"情感三维度说"就说明情感有愉快与不愉快,兴奋与压抑,紧张与松弛三对不同性质）表格4：维数关联使用月度数据。
我们使用未加工的情感评分来追踪两个随时间的过去而变化的趋势： ·极性：与情感相关联的实体是积极的还是消极的？·主观性：实体获得了多少（任何极性的）情感？主观性表明情感出现频率的比例，而极性则表明积极的情感参照占所有的情感参照的百分比。
我们首先关注极性。
我们使用全部时间区间内的所有实体的情感数据来评估世界极性：我们只使用那一天的情感数据来评估实体极性：表格4表明了各种情感指数之间的相关系数。
一般来说，成对指数正相关，但相关性不是很强烈。
这是一件好事，因为这显示了每个分指数测量不同的东西。
总体指数是所有指数的集合，因此体指数都呈正相关。
4.2主观性评分主观性的时间序列反映了与一个实体相关联的情感数量，无论是积极还是消极的情绪。
一段时间内阅读所有的新闻文本以及计算其中的情感给了我们一个世界平均主观性水平的分量。
我们使用所有时间区间内的所有实体的情感数据来评估世界主观性：我们只用当天的情感数据来评估实体主观性：5.新闻VS.博客关于博客和报纸的争论以及被讨论的人群都相当的不同[2]。