网络舆情情感倾向分析模型研究
网络舆情分析中的情感分析方法研究
网络舆情分析中的情感分析方法研究近年来，随着社交媒体和互联网的快速发展，网络舆情成为人们获取信息和表达情感的重要平台。
在面对庞大的网络舆情数据时，了解公众的情感倾向和态度对企业、政府和个人来说非常重要。
因此，情感分析方法在网络舆情分析中扮演着至关重要的角色。
本文将重点探讨现有的情感分析方法和技术，并提出一些可能的改进策略。
情感分析是一种从文本中自动提取主观情感信息的过程，主要包括对文本进行情感极性分类和情感强度分析。
在网络舆情分析中，情感分析可以帮助我们迅速识别和理解公众对某一事件、产品或个人的态度和情感倾向。
下面将介绍目前常用的情感分析方法。
1. 基于词典的情感分析方法基于词典的情感分析方法是最早应用于情感分析的方法之一。
该方法通过使用预先构建的情感词典以及其他附加词典，将文本中的单词映射到情感空间，并计算得出情感极性。
然而，这种方法常常无法处理多义词、否定词和讽刺等复杂的语言现象。
因此，基于词典的方法在处理复杂情感分析任务时存在一定的局限性。
2. 基于机器学习的情感分析方法基于机器学习的情感分析方法采用了各种分类算法，如朴素贝叶斯、支持向量机和深度学习等，从大量已标记的数据中学习情感分类模型。
相较于基于词典的方法，基于机器学习的方法能够更好地处理复杂的语言现象，如多义词、否定词和讽刺。
然而，这种方法需要大量的标记数据和特征工程，同时还需要克服模型过拟合和泛化能力欠缺的问题。
3. 混合方法为了克服基于词典和机器学习方法的局限性，研究人员开始探索混合方法。
混合方法结合了词典和机器学习技术的优势，旨在提高情感分析的准确性和鲁棒性。
一种常见的混合方法是将基于词典的方法的输出作为特征输入到机器学习模型中，从而融合两种方法的优点。
除了以上介绍的方法，近年来还出现了一些新的情感分析技术，如基于深度学习的方法和基于神经网络的方法。
这些方法利用神经网络模型来学习和表示句子和文本的语义信息，具有更好的表征能力。
几类网络舆情研判模型及应对策略研究
4、应对策略：根据上述结果，该企业采取了以下措施：首先，及时公开道 歉并承认错误，表示会严肃处理此次事件。其次，迅速展开调查并公布调查结果， 以便公众了解事实真相。此外，积极与受损客户沟通协商赔偿事宜，尽可能减少 消费者的损失。
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优点：主题分析模型可以揭示文本中隐藏的主题结构，对于多主题文本的分 析任务具有较好的效果。
缺点：主题分析模型对于短文本的分析效果有限，对于文本的主题分布推断 可能存在偏差。
3、混合模型
混合模型是一种将多个不同模型的优点结合起来的模型。常见的混合模型包 括基于深度学习的模型、基于表示学习的模型等。这些模型结合了传统机器学习 算法和深度学习算法的优点，可以更加准确地分析文本的情感和主题。
一、背景介绍
在过去的十年里，网络舆情研判逐渐成为了一个热门的研究领域。随着社交 媒体、博客、论坛等网络平台的普及，公众在网络上的言论和意见越来越受到。 网络舆情研判可以帮助企业和政府机构了解公众对他们的看法和态度，及时发现 并解决潜在的问题，提高公众满意度和声誉。
二、模型介绍
1、情感分析模型
几类网络舆情研判模型及应对 策略研究
目录
01 一、背景介绍
03 三、策略研究
02 二、模型介绍 04 四、案例分析
网络舆情研判模型及应对策略研 究
随着互联网的快速发展，网络舆情对社会的影响越来越大。网络舆情的研判 对于企业和政府机构来说变得越来越重要。本次演示将介绍几类常见的网络舆情 研判模型以及相应的应对策略，并通过案例分析比较不同模型的优劣，最后展望 未来的研究方向。
优点：混合模型可以综合多个模型的优点，提高分析的准确性和鲁棒性。
缺点：混合模型的训练和调优过程较为复杂，需要更多的时间和资源。
网络舆情分析中的文本分类与情感分析模型研究
网络舆情分析中的文本分类与情感分析模型研究网络舆情分析是指通过对网络上的文本数据进行收集、整理、分析和挖掘，从而了解和把握网络舆情的动态变化和趋势，以及对舆情进行分类和情感分析的过程。
本文将对网络舆情分析中的文本分类与情感分析模型进行深入研究。
一、引言随着互联网的快速发展，人们在互联网上产生了大量的文本数据。
这些数据中蕴含着丰富的信息，可以用于了解人们对某一事件或话题的看法、态度以及情感倾向。
而网络舆情分析正是通过对这些文本数据进行分类与情感分析，从而帮助我们更好地理解和把握社会热点事件。
二、文本分类模型1. 传统机器学习方法传统机器学习方法在文本分类中已经取得了一定成果。
其中常用的方法包括朴素贝叶斯算法、支持向量机算法等。
这些方法通过构建特征向量表示每个样本，并将其输入到机器学习模型中进行训练和预测。
2. 深度学习方法随着深度学习技术的发展，深度神经网络在文本分类中也取得了显著的成果。
其中，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）是常用的模型。
CNN主要用于提取文本中的局部特征，而RNN则可以捕捉文本中的时序信息。
三、情感分析模型1. 词典情感分析词典情感分析是一种基于词典的方法，通过构建一个情感词典和一个程度副词词典来判断文本中每个单词所表达的情感倾向。
通过对每个单词进行情感得分计算，可以得到整个文本的情感倾向。
2. 基于机器学习方法基于机器学习方法的情感分析主要是将问题转化为一个二分类问题，通过训练一个二分类模型来判断文本是正面还是负面。
常用的机器学习算法包括朴素贝叶斯、支持向量机等。
3. 基于深度学习方法深度学习在情感分析中也取得了很大进展。
其中最常用的模型是长短时记忆网络（LSTM）和双向LSTM。
这些模型可以捕捉到文本中长距离依赖关系，并对整个句子进行情感分类。
四、研究进展与挑战1. 多模态情感分析随着社交媒体的发展，人们在文本外还产生了大量的图片、音频和视频数据。
因此，如何将文本与其他模态数据进行融合，进行多模态情感分析成为了一个重要的研究方向。
网络舆情传播中的情感分析研究
网络舆情传播中的情感分析研究随着互联网技术的不断发展，网络已成为人们获取信息、交流观点和传播意见的重要渠道。
随之而来的是网络舆情的不断涌现，对社会稳定和民族团结构成了一定的影响。
情感分析作为网络舆情分析领域一个重要的研究方向，因其能够有效提取人们对某一事物的情感状态，逐步成为学者和政府官员关注的重点。
本文将对网络舆情传播中的情感分析研究展开探讨，主要从以下几个方面入手。
一、情感分析的概述情感分析，又称作意见挖掘、情绪分析、情感计算，指的是通过计算机技术对言论、文章、微博等文本信息中的情感信息进行识别和分析的过程。
其基本思路是将文本中的情感表达分类为正面、负面或中性，并统计文本中出现这三类情感的比例和频次，定量分析用户对某一主题的情感偏向和态度倾向。
情感分析技术能够轻松、快速地挖掘出舆情事件中所涉及情感的后盾原因，为舆情处理提供科学理性依据。
二、情感分析的研究方法情感分析的研究方法主要包括基于情感词典的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法三种。
1、基于情感词典的方法基于情感词典的方法通过建立情感词库，对文本中出现的情感词进行判断，最终得出文本的情感色彩。
方法主要包括事件挖掘、情感极性排序和情感计算三个主要过程。
目前常用的情感词典包括：情感词汇本体库、百度词库、知网词库等。
2、基于机器学习的方法基于机器学习的方法通过构建情感分类器，把文本进行特征抽取、模型训练后得到的分类结果进行情感分类。
机器学习在情感分析领域的研究中，涉及大量的学习算法和分类器模型，如朴素贝叶斯分类器、决策树、支持向量机等。
3、基于深度学习的方法基于深度学习的方法是近年来情感分析领域发展的一个热点方向，其主要特点是能够更好地解决自然语言处理中的基础问题，例如语义加理解等。
目前，情感分析领域比较热门的深度学习模型包括：卷积神经网络、长短时记忆网络、门控循环单元网络等。
三、情感分析在网络舆情中的应用情感分析在网络舆情分析中具有重要的应用价值。
基于情感分析的网络舆情研究
基于情感分析的网络舆情研究在当下社会，随着互联网的快速发展，网络舆情越来越受到关注。
网络舆情是指社会群体在网络空间中通过传递、交流信息所形成的舆论倾向。
而如何有效地分析和处理网络舆情则成为了一个重要的问题。
情感分析是近年来发展迅速的一种方法，它能够通过机器学习、自然语言处理等技术，对文本中的情感进行分类和分析，为网络舆情研究提供了一种高效的途径。
一、情感分析的基本原理情感分析的基本原理是将文本中所表达的情感倾向映射到某个情感维度上，常用的情感维度有“积极”、“消极”、“中性”等。
在情感分析中，会使用大量的语料库进行训练和学习，进而对文本情感进行分类和评价。
目前，在情感分析技术中，SVM、朴素贝叶斯等算法都得到了广泛的应用。
在实际应用中，情感分析的效果与语料库、算法、文本分类器的设置都有关系。
二、情感分析在网络舆情研究中的应用情感分析在网络舆情研究中得到了广泛的应用。
在媒体报道、网络舆情监测、品牌推广等领域都得到了应用和推广。
1. 媒体报道在媒体报道中，情感分析技术可以将新闻事件中的情感进行分类，通过评估正面和负面情感的数量，可以获得新闻事件的整体情感。
这不仅可以帮助媒体更好地把握受众情感，提高新闻传播效果，还可以对各类新闻进行情感评分，以此帮助公众更好地了解新闻事件。
2. 网络舆情监测在网络舆情监测中，情感分析技术可以对网络上的评论、帖子等进行情感分析，帮助监测舆情动向和网络对某个事件或品牌的态度，并及时发现负面情绪，做到及时回应，避免反弹。
3. 品牌推广在品牌推广中，情感分析技术可以对公众对品牌的情感进行分析，及时获取公众的反馈和需求，帮助企业更好地了解公众的需求和关注点，及时进行调整和改变，提高品牌信誉度和用户满意度。
三、情感分析技术的不足之处尽管情感分析技术在网络舆情研究中应用广泛，但其仍然存在很多不足之处，包括以下几点：1. 情感分析受语言表述、语境的影响较大，词语的多义性也会影响分析效果。
网络舆情分析与情感分析研究
网络舆情分析与情感分析研究随着信息技术的发展，网络已经成为人们获取信息的重要途径和交流的主要平台。
在新闻事件、社会事件、政治事件等各种事件发生时，网络上的舆论往往具有很大的影响力，因此对网络舆情的研究已经成为一个重要的研究领域。
而情感分析则是对舆情的一种重要的分析方法，可以帮助人们更加有效地理解和解释网络舆情。
一、网络舆情分析网络舆情分析是通过对网络上的新闻报道、社交媒体等进行数据收集和分析，来揭示社会上的舆论倾向和态度。
通过对网络舆情的分析可以了解人们对某一问题的看法和态度，还可以预测事件的发展走向。
网络舆情分析可以用于政府、企业、媒体等机构的决策，同时也是很多学术研究的重要方法。
网络舆情分析可以分为多个方面。
首先，需要对信息进行采集和整理，形成数据集。
数据集包括各种形式的信息，如文本、图片、视频等。
随着社交媒体的兴起，数据集的数量和种类越来越多，需要通过技术手段对这些信息进行分类和处理。
其次，需要通过模型建立来分析网络舆情。
模型建立是一个关键的环节，它涉及到了多种技术，如自然语言处理、机器学习、数据库等。
最后，需要通过统计分析和可视化工具来提取和展示舆论数据。
统计分析帮助提取关键信息，而可视化工具可以让数据更加直观地展现出来。
二、情感分析情感分析是一种对文本进行情感分类的方法，通常被用来分析网络舆情中的情感倾向。
情感分析把文本分成情感正面的、负面的和中性的三类，从而揭示文本作者的情感态度。
在网络舆情中，情感分析可以帮助分析舆情方向以及人们对某些事情的看法。
情感分析基于自然语言处理技术和机器学习技术。
其中，机器学习技术包括分类算法、聚类算法等。
情感分析可以应用于许多领域，如广告、品牌管理、社交网络分析、金融分析、政治分析等。
情感分析主要包括两种方法：基于规则的方法和基于统计的方法。
基于规则的方法是通过预定义的规则来识别文本中的情感，例如通过文本里出现的关键字、情感词库等进行匹配。
而基于统计的方法则是利用机器学习来预测文本的情感分类。
基于情感分析的舆情预测模型研究
基于情感分析的舆情预测模型研究情感分析是一种通过文本分析技术来揭示用户情感倾向的方法。
舆情分析则是对公众对特定话题的看法、态度和意见进行研究和分析。
基于情感分析的舆情预测模型研究将这两个方法结合起来，旨在预测特定事件或话题的舆情走向。
本文将探讨这一研究领域的重要性、研究方法和应用前景。
首先，基于情感分析的舆情预测模型对于政府、企业和社会组织来说具有重要意义。
它们可以及时了解公众对其政策、产品或倡议的态度，从而灵活调整自己的策略和行动。
例如，政府可以借助这种预测模型来评估公众对某一政策的支持或反对程度，以及在政策实施过程中可能面临的挑战。
企业可以利用舆情预测模型来衡量消费者对新产品的接受程度，并调整产品设计或市场策略。
社会组织也可以通过该模型来了解公众对于特定议题的态度，为自己的活动和倡议设计合适的宣传和推行策略。
其次，基于情感分析的舆情预测模型主要包括数据收集、情感分析和预测模型构建三个步骤。
首先，需要收集大量与待预测事件或话题相关的文本数据，如新闻报道、社交媒体帖子和用户评论。
这些数据可以来自不同的平台和渠道，并涵盖不同的观点和立场。
然后，使用情感分析技术对收集的文本数据进行处理，识别和分类其中的情感倾向。
情感分析通常可以采用基于机器学习的算法，如支持向量机（SVM）和递归神经网络（RNN）。
最后，利用收集和分析的数据构建舆情预测模型，可以采用传统统计模型如逻辑回归或者深度学习模型如长短时记忆网络（LSTM），来预测未来时间段内的舆情走向。
基于情感分析的舆情预测模型在各个领域都有广泛的应用前景。
政府部门可以通过该模型来预测公众对政策的反响，通过及时了解和回应公众的需求和关切，提高政策的执行效果。
在金融领域，舆情预测模型可以帮助投资者更准确地预测市场情绪和观点，从而做出更明智的投资决策。
在产品开发和品牌管理方面，企业可以利用舆情预测模型来评估消费者对新产品的接受程度，并及时进行产品调整和宣传策略的优化。
网络舆情中的情感分析研究
网络舆情中的情感分析研究情感分析，又称为意见挖掘（Opinion Mining），是一种使用自然语言处理、文本挖掘等技术对文本中的感情、态度和情感进行识别、分类和分析的过程。
通过情感分析，我们可以了解用户在特定主题或事件下的喜好、倾向和态度等情感信息。
这对于政府、企业和个人来说，都具有重要的参考价值。
在网络舆情研究中，情感分析的应用十分广泛。
一方面，情感分析可以帮助舆情监测机构对网络上的言论进行分类和分析，及时了解公众对特定事件或话题的情感倾向。
例如，政府可以通过情感分析了解公众对政策的反馈，企业可以通过情感分析了解用户对产品的满意度。
另一方面，情感分析还可以帮助个体用户对信息进行筛选和判断。
例如，用户可以通过情感分析得知其他用户对其中一产品的评价，从而更好地做出决策。
情感分析的核心任务是情感分类，即将文本划分为正面情感、负面情感或中性情感。
具体来说，情感分析主要包括以下几个方面的研究内容：1.情感词典构建：情感分析的第一步是构建情感词典，即指导情感分类的词语库。
情感词典一般包括一系列的情感词和对应的情感极性（例如，喜欢、讨厌、乐观、悲观等）。
构建情感词典是一个庞大而复杂的工程，需要从大量的文本数据中自动或人工提取情感词语。
2.特征选择：情感识别的关键是选择恰当的特征。
特征选择可以基于文本的语法、词频，也可以基于文本的语义、上下文信息。
常用的特征选择方法有卡方检验、互信息和信息增益等。
合适的特征选择方法可以提高情感分类的准确性。
3.模型训练和优化：情感分类可以使用一些经典的机器学习算法，如朴素贝叶斯、支持向量机和最大熵模型等。
此外，还可以使用深度学习方法，如循环神经网络和卷积神经网络。
模型的训练和优化是情感分类的核心任务，可以通过调整模型参数、优化目标函数等方法提高分类效果。
4.情感强度分析：除了情感极性，情感分析还可以进行情感强度的评估。
情感强度分析主要是通过分析文本中的词语、短语和句子等，判断情感的强烈程度。
社交媒体舆情分析与情感倾向预测研究
社交媒体舆情分析与情感倾向预测研究随着社交媒体的普及和发展，它已成为人们获取信息、表达观点和分享情感的主要平台之一。
社交媒体上的舆情和情感对于个人、组织和社会都具有重要影响力。
因此，对社交媒体舆情进行分析并预测情感倾向变得愈发重要。
一、社交媒体舆情分析1. 舆情分析的定义与意义社交媒体舆情分析是指通过对社交媒体数据进行挖掘和分析，了解公众对特定事件、话题或产品的看法、情感倾向和行为表达的过程。
其意义在于帮助政府、企业等各方面了解公众心态和需求，为决策提供参考。
2. 社交媒体舆情分析的工具和方法社交媒体舆情分析通常使用自然语言处理、文本挖掘和机器学习等技术。
其中包括词频分析、情感识别、话题模型和网络关系分析等方法。
这些工具和方法可以帮助我们从海量的社交媒体数据中提取信息、分析趋势和识别关键观点。
3. 社交媒体舆情分析的应用领域社交媒体舆情分析在各个领域都有广泛的应用。
政府可以通过舆情分析了解民意和民情，为政策决策提供参考。
企业可以通过分析社交媒体舆情了解产品评价和市场反馈，进行品牌管理和危机公关。
媒体可以通过舆情分析来发现热点话题和新闻价值。
二、情感倾向预测研究1. 情感倾向预测的定义与意义情感倾向预测是指通过对文本、图像或声音等数据进行分析和建模，预测人们对某一事件、产品或话题的情感倾向，如正面、负面或中性。
其意义在于帮助决策者了解公众对特定事物的看法和情感态度，为决策提供科学依据。
2. 情感倾向预测的方法和技术情感倾向预测可以使用传统的机器学习算法如支持向量机、朴素贝叶斯等，也可以使用深度学习模型如卷积神经网络、循环神经网络等。
这些方法与技术可以通过对已标注数据的训练来建立情感分类模型，然后对新的文本、图像或声音进行预测。
3. 情感倾向预测的应用领域情感倾向预测在商业、社交媒体和医疗等领域都有广泛的应用。
商业上，情感倾向预测可以帮助企业了解消费者对产品和服务的感受，从而调整市场策略。
社交媒体上，情感倾向预测可以帮助分析公众对热点事件和话题的态度，为舆情分析提供科学依据。
网络舆情分析与情感分析的关系研究
网络舆情分析与情感分析的关系研究随着互联网的快速发展，网络舆情分析成为了舆情监测、信息管理和社会研究的重要工具。
而情感分析则致力于从文本中提取情感和态度信息，帮助人们了解用户对特定话题的情感倾向。
本文将探讨网络舆情分析与情感分析之间的关系，并探讨它们在实践中的应用。
一、网络舆情分析的基本概念与方法网络舆情分析是指通过对网络上各种信息源（包括社交媒体、微博、论坛等）进行监测和分析，以了解和把握网络舆情动态的目标。
其基本方法包括文本挖掘、数据可视化、语义分析等。
通过收集、整理和分析大量的文本数据，可以识别和追踪热点事件、预测舆情发展趋势、发现影响力关键人物等。
二、情感分析的基本概念与方法情感分析是一种文本挖掘技术，旨在识别和分析文本中包含的情感和态度信息。
情感分析可以帮助人们了解用户对某个产品、事件或观点的情感倾向，从而帮助企业做出有针对性的决策。
其方法包括自然语言处理、机器学习、深度学习等。
通过情感分析，可以对文本进行情感分类（如积极、消极、中性）、情感强度评估等。
三、网络舆情分析与情感分析的关系网络舆情分析是基于大数据技术，通过对海量文本数据进行提取和分析，揭示舆情信息、舆情趋势、舆情态度等。
而情感分析则是网络舆情分析的一个重要组成部分，它通过分析文本中的情感信息，帮助揭示用户对特定事件、话题或品牌的情感态度。
可以说，情感分析是实现网络舆情分析的核心技术之一。
具体而言，网络舆情分析包括对文本数据进行数据清洗、特征提取、情感分类等过程，需要借助情感分析的方法来识别文本中的情感极性。
同时，网络舆情分析的结果也可以用于情感分析，对特定话题或产品的用户情感进行统计和分析。
因此，网络舆情分析与情感分析是相辅相成、互相依赖的关系。
四、网络舆情分析与情感分析的应用网络舆情分析与情感分析在各个领域都有广泛的应用。
在企业和品牌管理中，可以通过网络舆情分析和情感分析了解用户对产品的评价和反馈，及时做出调整和改进。
在政府和媒体监管方面，网络舆情分析和情感分析可以帮助监测社会热点事件，预测舆情发展趋势，及时采取措施应对。
基于情感分析的社交媒体舆情模型研究
基于情感分析的社交媒体舆情模型研究社交媒体在当今社会扮演着重要的角色，成为人们获取信息、分享观点和与他人互动的主要渠道之一。
然而，由于信息的大量涌入和碎片化，以及用户观点的多样性，对社交媒体舆情的分析和研究变得尤为重要。
本文将介绍一种基于情感分析的社交媒体舆情模型的研究，该模型能够对社交媒体中的评论和文章进行情感分析，并从中提取出有效的舆情信息。
1. 引言社交媒体作为人们表达观点和情绪的平台，积累了海量的用户生成内容。
舆情模型的研究旨在从这些内容中挖掘有价值的信息，为决策者、营销人员和研究者提供了重要的参考。
情感分析是舆情模型中的核心技术之一，它能够识别用户在社交媒体上表达的情感倾向，从而对舆情进行分析和评估。
2. 情感分析的基本原理情感分析是一种通过计算机技术自动识别、提取和分类文本中情感倾向的技术。
其基本原理是通过构建情感词典和分类器，将文本分为积极、中性和消极三类情感。
情感词典是包含了大量情感词汇和其情感极性的词典，而分类器则是通过训练数据进行机器学习，从而能够自动判断给定文本的情感类别。
3. 社交媒体舆情模型的构建基于情感分析的社交媒体舆情模型的构建可以分为以下几个步骤：3.1 数据采集与预处理首先，需要从社交媒体平台上获取相关的评论和文章数据。
可以利用爬虫技术从特定的社交媒体账号或话题中抓取数据。
获取到的数据需要进行预处理，包括分词、去除停用词和特殊符号等处理，以便于后续的情感分析。
3.2 情感词典构建构建情感词典是情感分析的关键步骤之一。
情感词典的构建可以通过人工标注、机器学习等方法来实现。
人工标注是指通过专家或志愿者对评论和文章进行情感极性标注，然后根据标注结果构建情感词典。
机器学习方法则是通过利用带有情感标签的训练数据训练情感分类器，然后根据分类器的输出结果构建情感词典。
3.3 情感分类模型训练与评估在情感分类模型的训练阶段，需要利用已标注好情感的训练数据对分类器进行训练，使其能够自动判断给定文本的情感类别。
网络舆情中的情感分析与舆论引导研究
网络舆情中的情感分析与舆论引导研究近年来，随着互联网的普及和社交媒体的快速发展，网络舆情成为了社会热点关注的焦点之一。
网络舆情不仅展示了关键话题的集体情绪，还能影响公众的态度和行为。
在这一背景下，情感分析和舆论引导成为了解析和引导网络舆情发展的重要手段。
情感分析旨在探索和识别人们对信息、事件、产品或服务等的情感倾向。
它可以通过自然语言处理和机器学习技术来分析文本、图片和视频等形式的内容，从而揭示公众对特定事件的情感反应。
对于舆情管理者和决策者来说，情感分析可以帮助他们更好地了解公众的情感倾向和态度，进而制定相应的舆情管理策略。
首先，情感分析可以帮助发现网络舆情中的积极和消极情感。
通过分析大量的网络文本，情感分析模型可以自动识别文本中的情感词汇和情感表达方式，从而判断文本的情感倾向。
舆论研究人员可以根据情感分析的结果，进一步了解公众对于特定事件的喜怒哀乐，从而更准确地把握舆情的态势。
其次，情感分析还可以帮助识别舆情中的关键观点和焦点。
舆情事件通常伴随着大量的信息和观点，这些观点往往是公众对于事件的态度和看法的体现。
情感分析可以通过识别文本中的关键词和情感表达方式，提取出舆情中的关键观点和焦点，帮助决策者更好地了解公众思想动态，从而有针对性地展开舆情引导。
情感分析在舆情引导中有着广泛的应用前景。
舆情引导旨在通过调控网络信息内容和传播方式，引导公众态度和行为的形成和发展。
情感分析可以为舆情引导提供有力支持。
一方面，情感分析可以帮助舆情引导人员了解公众的真实情感，从而准确解读公众对于特定事件的态度和情感变化。
另一方面，情感分析可以帮助舆情引导人员识别出具有较强感染力的信息和内容，从而有针对性地引导公众行为和情感倾向。
然而，网络舆情中的情感分析和舆论引导也面临着一些挑战和争议。
首先，情感分析的准确性和可靠性仍然是一个问题。
由于情感表达的主观性和复杂性，情感分析的结果往往受到语义理解和情感分类的限制，存在一定的误差。
大数据下的网络舆情分析模型研究
大数据下的网络舆情分析模型研究随着互联网的快速发展和普及，网络舆情作为一种新的舆情形式逐渐引起了人们的注意，同时也引起了大量学者的研究和关注。
网络舆情通常是指网络上所涉及的信息、声音、情绪等对个人和社会的全面影响。
在信息爆炸的时代，舆情对于个体和社会的影响越来越深远，因此网络舆情研究的意义也日益重要。
网络舆情分析模型就是研究网络舆情的一项重要手段，它让人们更好地了解网络舆情的构成特点，分析网络舆情后面所体现出的情绪，寻找对策方案，加以处理和管理，从而更好地维护社会的稳定和整体利益。
因此，网络舆情分析模型的研究是具有很高价值的，它不仅可以用于公司、组织、政府等相关部门对网络舆情进行有效的分析和预警，也可以借鉴、参考民众的意见和看法，从而从容应对各种复杂局面。
随着大数据技术的不断成熟和发展，网络舆情分析模型的研究也逐渐向大数据方向发展。
大数据技术作为当今科技中非常关键的一环，可以更好地收集、存储和分析海量数据，因此在网络舆情研究中也具有重要的地位。
相比传统的舆情研究方法，大数据技术在数据处理方面较为高效，能够更加精准地了解实际情况，并且能够快速对事件进行分析、辨别和预警，因此在系列相关领域中的应用逐渐增多。
在大数据技术背景下，网络舆情分析模型的研究主要包括了以下几个方面：一、网络舆情数据源的获取和汇聚要进行网络舆情分析，首先要获取数据源，包括社交媒体数据、搜索引擎数据、采访数据等。
在获取过程中，需要避免数据缺失和过多垃圾数据，同时也要保持数据的准确性和完整性，从而保证舆情数据的可靠性和可信度。
二、网络舆情数据预处理在数据处理过程中，还需要进行数据清理和预处理。
这包括对数据进行去重、去噪，分词和去除停用词等操作。
这些操作可以清晰数据，同时也有助于构建准确的分类器和机器学习算法。
三、网络舆情分析方法网络舆情分析主要包括了文本分析、情感分析、主题模型、社交网络分析等技术，可以通过这些技术更加细致地分析网络舆情中的信息，把握网络舆情背后的情感倾向和趋势。
网络舆情分析与预测模型研究
网络舆情分析与预测模型研究第一章：引言网络舆情分析与预测模型的研究是近年来信息技术快速发展所带来的一个重要课题。
随着互联网的普及和社交媒体的兴起，人们对信息的获取和传播更加便捷，同时也面临着大量信息的过载和信息真实性的挑战。
网络舆情分析与预测模型的研究，可以帮助人们更好地理解和应对现实中的网络舆情问题，提供科学有效的决策支持。
第二章：相关概念和定义2.1 网络舆情网络舆情是指通过互联网工具对网络上产生的舆论与声音进行搜集、整理、分析和研判的一种方法，是对互联网时代社会舆论现象的总称。
网络舆情涵盖了政治、经济、文化、社会等各个领域的舆论氛围和舆情事件。
2.2 分析与预测模型分析与预测模型是指利用数据和统计方法，进行网络舆情数据的分析和未来趋势的模拟与预测的数学模型。
分析与预测模型通过对大量真实数据的处理、建模和分析，能够从数据中识别出规律和趋势，并进行预测和决策。
第三章：网络舆情分析模型3.1 数据采集与预处理网络舆情分析的第一步是进行数据采集与预处理。
这里主要涉及到网络爬虫技术、数据清洗与去噪等方法。
通过爬取网络上的相关文本数据，并对数据进行清洗和去除噪声，以确保后续分析的数据质量和准确性。
3.2 文本挖掘与情感分析文本挖掘和情感分析是网络舆情分析的核心技术之一。
文本挖掘技术可以从大量的文本数据中自动挖掘出主题、关键词、关联性等信息。
情感分析技术可以对文本进行情感倾向性分析，判断文本的情感极性（正面、负面、中性）。
3.3 社会网络分析社会网络分析是通过构建网络模型来分析网络舆情的传播结构和关联关系。
通过社会网络分析的方法，可以研究大规模社交网络中的网络舆情传播路径和影响力，揭示网络舆情事件的传播规律和关键节点。
第四章：网络舆情预测模型4.1 时间序列分析时间序列分析是网络舆情预测的一种重要方法。
通过对历史舆情数据进行建模和分析，可以预测未来的舆情趋势和变化。
时间序列分析方法包括自回归模型、移动平均模型、指数平滑模型等。
基于情感分析的网络舆情研究
基于情感分析的网络舆情研究一、引言近年来，随着互联网的普及，网络舆情已成为一种新兴的舆情形式。
网络舆情传播的速度和范围远远超过传统媒体，因此成为政府和企业了解民意、维护公共安全和维持企业形象的重要途径之一。
在这种背景下，基于情感分析的网络舆情研究得到了广泛关注。
二、情感分析概述情感分析也叫观点挖掘，是指通过计算机技术对文本、图片、音频等信息进行自动化分析和判断的一种技术。
它可以自动识别文本中的情感信息，例如情感态度、情感倾向、情感价值等等。
情感分析的应用领域十分广泛，其中之一就是网络舆情分析。
三、基于情感分析的网络舆情研究1. 网络舆情分析的基本流程网络舆情研究通常分为五个基本步骤：数据收集、数据清洗、特征提取、模型建立和情感分析。
数据收集是指从网络中获取与所研究的话题相关的信息。
数据清洗是将收集的数据进行去噪、去重和去无意义的信息。
特征提取是将数据转化为计算机可处理的格式。
模型建立是指将情感分析算法应用于特征提取后的数据中，生成情感倾向的预测结果。
情感分析是将模型的预测结果进行处理，得出针对某一事件、个体或社会群体的态度和情感信息。
2. 情感分析的常见算法根据数据的不同类型，情感分析的算法可以分为文本情感分析、图片情感分析和音频情感分析等。
其中，文本情感分析是情感分析应用领域中最常见的算法。
文本情感分析通常可以分为基于词典的方法和基于深度学习的方法。
基于词典的方法利用已标注好的情感词汇表对文本进行情感判断，适用于情感信息较为明确或特定的情况。
基于深度学习的方法则需要使用强大的计算机算法和计算机模型来分析文本数据，适用于对情感信息判断要求较高的情况。
3. 基于情感分析的网络舆情研究应用基于情感分析的网络舆情研究应用广泛，可以用于政府公共管理、企业形象增强和个人品牌塑造等领域。
(a) 政府公共管理。
政府可以利用情感分析的结果了解民意，预判公共事件可能引发的舆情，及时采取应对措施，为政府公共管理提供科学依据。
网络舆情分析中的情感分析与文本挖掘技术研究
网络舆情分析中的情感分析与文本挖掘技术研究近年来，随着社交媒体和网络信息的快速发展，互联网上的舆论场越来越庞大和复杂。
为了更好地理解和分析网络舆情，情感分析和文本挖掘技术成为了非常重要的研究领域。
情感分析可以帮助我们了解大众对于特定话题、产品或事件的情感倾向，文本挖掘则关注于从大规模文本数据中提取有价值的信息。
本文将重点探讨网络舆情分析中的情感分析与文本挖掘技术的研究进展和应用。
一、情感分析技术情感分析旨在识别和提取文本中表达的情感和情绪。
在网络舆情分析中，情感分析技术可以帮助我们了解用户对于某个话题或事件的态度、情绪和情感倾向，进而帮助决策者更准确地了解公众舆论。
情感分析技术主要分为基于词典的方法和基于机器学习的方法。
基于词典的方法使用预定义的情感词典，通过计算文本中出现情感词的频次和情感词的极性，来决定文本的整体情感倾向。
这种方法简单直观，但容易受到词汇匹配和语义歧义的限制。
基于机器学习的方法则通过训练模型，将文本映射为情感分类的结果。
这种方法相对较为复杂，但能够更准确地捕捉文本中的情感特征。
目前，深度学习在情感分析领域取得了显著的进展，例如使用卷积神经网络和长短期记忆网络。
二、文本挖掘技术文本挖掘技术通过自动处理和分析大量的文本数据，从中发现有价值的信息和模式。
在网络舆情分析中，文本挖掘技术可以帮助我们发现关键主题、发现用户观点和意见、分析用户行为等。
常用的文本挖掘技术包括关键词提取、主题模型和情感识别等。
关键词提取是一种常见的文本挖掘技术，它旨在从文本中提取出最能代表文本内容的关键词。
关键词可以用于概括和总结大量文本内容，帮助我们快速了解文本的主题和重点。
主题模型是一种用于从大规模文本数据中发现潜在主题的技术，它能够自动识别并提取文本中隐藏的主题关键词，并将文本归类到不同的主题中。
情感识别则是用于识别文本中所表达的情感和情绪，可以帮助进行情感倾向分析。
三、应用案例情感分析和文本挖掘技术在网络舆情分析中有着广泛的应用。
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。
网络舆情分析与传播模型研究
网络舆情分析与传播模型研究随着互联网的普及和社交媒体的兴起，网络舆情成为了人们获取信息和表达观点的重要渠道。
网络舆情分析与传播模型研究旨在通过对网络舆情内容、传播途径和影响因素的分析，深入理解和预测舆情发展趋势，为决策者提供科学依据，以更好地应对舆情事件。
本文将探讨网络舆情的定义、特点和影响，并介绍目前常用的网络舆情分析与传播模型。
首先，网络舆情是指网络上关于某一特定事件或话题的舆论倾向和情感表达。
与传统媒体相比，网络舆情更加快速、广泛和互动。
用户可以通过社交媒体平台、博客和论坛等渠道自由表达观点，形成庞大的舆论场。
网络舆情具有时效性强、传播速度快和参与度高的特点，对社会和个人都有重要影响。
网络舆情的分析与传播模型主要是通过大数据技术和文本挖掘方法来实现的。
一方面，分析者可以收集大量的网络舆情数据，如微博热搜榜、新闻评论、话题讨论等。
这些数据包含了用户的观点、情绪和行为，并可以通过计算机算法进行挖掘和分析。
另一方面，传播模型则可以对网络舆情的传播路径和影响因素进行建模。
常用的模型包括信息传播模型、网络结构模型和情感分析模型等。
信息传播模型是研究网络舆情传播的基础模型之一，通常使用SIR模型（Susceptible-Infected-Recovered）来描述信息在网络中的传播过程。
该模型将网络用户划分为易感人群（Susceptible）、感染人群（Infected）和恢复人群（Recovered），模拟事件在网络中的传播和扩散过程。
通过模型参数的调整，可以预测舆情的传播范围和传播速度，为舆情事件的治理提供科学建议。
网络结构模型是研究网络社区和互联网拓扑结构对舆情传播的影响的重要模型。
研究发现，网络的拓扑结构对信息的传播速度和规模有显著影响。
例如，研究表明，在小世界网络结构下，信息传播的效率更高，而在无标度网络结构下，信息传播范围更广。
因此，通过分析网络的拓扑结构，可以预测舆情的传播规模和路径，并采取针对性的干预措施。
新媒体环境下网络舆情用户情感演化模型研究
新媒体环境下网络舆情用户情感演化模型研究近年来，随着新媒体的迅猛发展，网络舆情的传播速度和影响力不断增强。
网络舆情用户的情感演化过程对于社会稳定和公共安全具有重要影响。
因此，研究新媒体环境下网络舆情用户情感演化模型具有重要意义。
本文旨在探讨这一问题，并提出一种全面、准确、可行的模型。
首先，我们需要了解新媒体环境对于网络舆情用户的影响。
随着社交媒体、微博、微信等平台的普及，人们在表达自己观点和意见时更加便捷迅速。
这种即时性传播使得信息在网络上迅速扩散，并且容易引发用户强烈的情感反应。
同时，社交媒体上出现了大量虚假信息和谣言，这使得用户容易被误导和操控。
其次，我们需要了解网络舆情用户的情感演化过程。
人们参与到网络舆论中往往会受到自身观点、他人观点以及信息传播等因素的影响。
用户情感的演化可以分为三个阶段：初始阶段、传播阶段和稳定阶段。
在初始阶段，用户对于舆情事件的情感反应较为强烈，往往存在情绪化的倾向。
在传播阶段，用户通过社交媒体等平台将自己的观点传播给他人。
在稳定阶段，用户对于舆情事件的情感反应逐渐平稳，形成自己相对稳定的观点。
然后，我们需要构建网络舆情用户情感演化模型。
基于前述分析，我们可以使用社交网络分析和数据挖掘等方法来构建模型。
首先，我们需要收集大量网络舆论数据，并对其进行预处理和分析。
然后，我们可以使用社交网络分析方法来研究用户之间的关系和影响力，并通过数据挖掘方法来挖掘隐藏在数据中的规律和模式。
最后，在构建模型之后，我们可以进行实证研究，并验证模型的有效性和准确性。
通过与实际案例进行比较和分析，在不同时间点上研究网络舆论用户情感演化过程中存在的规律、影响因素以及其相互关系。
总结起来，在新媒体环境下，网络舆情用户情感演化模型的研究对于理解和应对网络舆情具有重要意义。
通过深入研究用户情感演化的过程和机制，我们可以更好地预测和干预网络舆论的发展趋势，有助于社会稳定和公共安全的维护。
同时，我们也需要重视用户个体的权益保护，加强对虚假信息和谣言的打击力度，使网络舆论更加健康、公正、稳定地发展。
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第 ５ 期
兰 州工 业 学 院 学 报
Ｊ ｏ ｕ ｎａ ｒ ｌ ｏ ｆ Ｌ ａ ｎ ｚ ｈ ｏ ｕ Ｉ ｎ ｓ ｔ ｉ ｔ ｕ ｔ ｅ ｏ ｆ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ
Ｖｏ １ ． ２ ４ Ｎｏ ． ５
２ ０ １ ７年 １ ０月
０ｃ ｔ ． ２ ０１ ７
文章编号 ： １ ０ ０ ９ － ２ ２ ６ ９ （ ２ ０ １ ７ ） ０ ５ － ０ ０ ６ ５ — ０ ４
网 络 舆 情 情 感 倾 向分 析 模 型 研 究
吴 宁 ， 尚坡 利 ， 彭 琳 茹。
（ １ ． 兰州工业 学院 电气工程学院 ， 甘肃 兰州 ７ ３ ０ ０ ５ ０ ； ２ ． 兰州石化职业技术学 院 电子电气 工程学 院 ， 甘肃 兰州 ７ ３ ０ ０ ６ ０ ；
３ ． 兰州工业学 院 电子信息工程学院 ， 甘肃
兰州 ７ ３ ０ ０ ５ ０ ）
摘要 ： 随着互联 网技 术 的快速 发展 ， 网络 舆 情成 为舆 情 系统 中重要 的组 成部 分 ． 网络 舆情 除 具备
一
般 舆 情 系统的特 点 外 ， 还 具有 突发及 匿名等特 点 ， 将 现 有的基 于语 义词 典 的分析 方法和 基 于机
象、 问题 所表 达 的信念 、 态度 、 意见 和情 绪等 表现 的 总 和． 近年伴随着网络技术普及 ， 截至 ２ ０ １ ６年 １ ２ 月， 我 国 网 民规 模 达 ７ ． ３ １ 亿， 普及率达到 ５ ３ ． ２ ％，
超过 全球 平均 水平 ３ ． １ 个 百 分点 ， 超 过 亚洲 平 均 水 平７ ． ６个 百分 点 ． 中 国网 民规 模 已经 相 当于欧 洲 人 口总量 ． 互 联 网 的飞速发 展使 得 网络媒 体被 公 认 为
观 性信 息 的分析 和 提 取 ， 该 技 术 涉 及计 算 语 言 学 、 人 工智 能 、 机 器学 习 、 信 息检 索 、 数 据挖 掘等多 方面
的研 究 ｌ １ 。 ］ ．
１ ． １ 研 究现 状
情 感 分类 的主要 目的在 于将 来 自于不 同来 源 的各种评 论 与看法 进行 区别 与归类 ， 判定 出主 观态 度 属于 正面 、 负面 还是 中立 ． 目前 ， 对 于 网络 舆情 中
的监 测与 分析 ， 有 助于相 关机 构在 第一 时 间做 出决 策， 对 相关 内容 加 以 监督 与 引导 ， 助力 于 社 会 及 企 业 的和谐 发展 ＿ １ ］ ．
相应 评论 的情 感分 析 主要 可 以归结 为两类 ， 一类 方
法 是粗 粒 度 情 感 分 析 法 （ Ｃ ｏ ａ ｒ ｓ ｅ — Ｇ ｒ ａ ｉ ｎ ｅ ｄ Ｓ ｅ ｎ ｔ ｉ ｍ ｅ ｎ ｔ Ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ） ． 该 方法 在分 析情感 倾 向性 时是 基 于评 论
作者简介 ： 吴
宁（ １ ９ ８ １ ． ） ， 男， 甘肃 兰州人 ， 副教授 ， 硕士．
・
６ ６・
兰
州
工
业
学 院
学
报
第 ２ ４卷
断． 在这种 方 法 中 ， Ｋ ｉ ｍ和 Ｈ ｏ ｖ ｙ以及 Ｗｉ ｅ ｂ ｅ都 做 出 过重 要研 究 ， 前 者 设 定 了 四个 情 感 划分 类 别 ． 即 主 题、 持有 者 、 陈述 和情感 ， 后 者将 注 意力集 中在主 观 性表 达 、 情感 极性 及 其 强 度 、 情 感 持 有 者 和 情 感 的 主题 ． 对 于第 一 类 情 感 分 析 方 法 来 说 ． 通 常 可 以有
器学 习的分析 方 式相 结合 并验 证 其有 效性 ． 实验 结果表 明 。 该 方法较 单一 方 法分析 准确 率更 高． 关键 词 ： 舆情 ； 情感倾 向 ； 本体 ； 机 器学 习
中图分 类号 ： Ｇ ２ ０ ３ 文献 标志 码 ： Ａ
０ 引 言
舆情 是指 在一 定 的社 会 空 间内 ， 围绕 中介 性 社 会事 件 的发生 、 发展和变化 ， 民众对 社 会 中各 种 现
１ 相 关技 术 研 究
近年 来 ， 针对 于 网络 舆情 的相关 分 析技术 的研
究取 得一 些成 果 ． 这 些成 果 已逐步应 用 在一些 舆情
更加 深入 具体 ， 认 为在评论 中或许存 在差异 化 的观 点 主题 ， 可 以对 其 中感 情 要 素 进 行 抽 取 分 析并 判
分 析 系统设计 的难 度也 较 大． 由于 网络 信息 的数 量
庞大 ， 人 为 收集并 提取有 效信 息并 不现 实 ， 因此 ， 必
须通 过 自动采 集手 段汇 总信 息 ， 并利 用计 算机技 术 对 所涉及 信 息 进 行 分 析 和处 理 ． 其 中， 对 于舆 论 的 情感 分析 属 于计算 语言 学 的范畴 ， 它更加 关注 于主
是继 报纸 、 广播 、 电视 之 后 的 “ 第 四媒 ” ， 网 络 成 为反 映社 会舆 情 的主要 载体 之 一． 网络 上 发表 的观 点 和看法 即网络舆 情 ， 其 形成 更快 速 ， 传 播更 迅猛 ，
覆 盖更广 泛 ， 影响更巨大． 对 于 网络 舆 情 进 行 及 时
分析 系统 中． 由于 相 关 信 息 的 体 现形 式 不 一 ， 使 得
收 稿 日期 ： ２ ０ １ ６ — ０ ９ 。 ０ ２ 基 金项 目 ： 甘 肃 省 自然 科 学 基 金 （ １ ５ ０ ６ Ｒ Ｊ Ｚ Ａ ０ ５ ７ ） ； 甘 肃 省 青 年科 技 基金 计 划 （ １ ６ ０ ６ Ｒ Ｊ Ｙ Ａ ２ ７ １ ）
分析 的文 本都 是针 对 于 同一个 目标 或 是对 象 这 一 假设 前提 下 的 ， 然 后对 整个 文本整体 进行 情感倾 向 分析， 最 后得 到 的结果是 全体 文本 的情感倾 向性 及 强 度． 另 一 类 方 法 是 细粒 度 情 感 分 析 法 （ Ｆ ｉ ｎ ｅ —
Ｇ ｒ ａ ｉ ｎ ｅ ｄ Ｓ ｅ ｎ ｔ ｉ ｍ ｅ ｎ ｔ Ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ） ． 该 方 法 在情 感 判 别 中