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本文旨在探索一种面向微博的社会情绪词典构建方法，并将其应用于社会公共事件的情绪分析中.首先通过手工方法建立小规模的基准情绪词典，然后利用深度学习工具word2vec对社会热点事件的微博语料通过增量式学习方法来扩展基准词典，并结合Hownet词典匹配和人工筛选生成最终的情绪词典.接下来，分别利用基于情绪词典和基于SVM的情绪方法对实验标注语料进行情绪分析，结果对比分析表明基于词典的情绪分析方法优于基于SVM的情绪分析方法，前者的平均准确率和召回率比后者分别高13.9％和1.5％.最后运用所构建的情绪词典对热点公共事件进行情绪分析，实验结果表明本文方法是有效的.