随着互联网的蓬勃发展,以微博为代表的新兴社交媒体平台迅速融入人们的生活,微博话题已成为用户兴趣的聚焦和舆论导向的风向标。针对微博话题进行情感分析,发现话题的情感演变规律,有助于政府掌控舆情走向,及时安抚民众情绪,也有助于商家分析市场需求,改进商品质量,还有助于网络名人应对危机公关,维护个人形象。在微博话题下的观点表达自由,信息传播碎片化,并且一些用户可能会出于商业目的来主导话题的情感。这些因素使得对微博话题进行情感分析变得具有挑战性。对微博文本进行情感分析是微博话题情感分析中的重要环节。尽管有学者对微博文本的情感进行了细致的分类,但其分类效果有待提高。此外,多数学者基于情感词典从情感计算的角度对微博话题进行情感分析,忽略了网络中微博信息的传播特征。少数学者基于显式社交关系从社交网络的角度对微博话题进行情感分析,忽略了隐式社交关系。为了解决上述问题,本文设计并实现了微博话题情感分析系统,能够针对某一微博话题进行情感分析,发现话题情感的演化规律。具体的研究内容如下:（1）提出了融合对抗训练和BERT＿Bi GRU网络的微博文本情感分析模型,将微博文本的情感细分为多个类别。本文将BERT模型与Bi GRU模型相结合来提取深层语义特征,并且融合了对抗训练方法来加强模型的鲁棒性。通过对比实验,验证了所提出模型的有效性。（2）从情感计算的角度,结合网络中微博信息的传播特征对微博话题的情感进行量化表示和演化分析。本文将话题下微博文本的情感倾向与网络中微博信息的传播特征相结合来量化话题的情感,并基于时间序列对其进行演化分析,发现了话题情感倾向的变化,跟踪了话题情感扩散的趋势,找到了话题情感爆发的时间点。通过实例分析,证明了该方法的可行性和有效性。（3）从社交网络的角度,基于隐式关系网络对微博话题下意见领袖的情感特征进行分析。本文挖掘了话题下意见领袖之间的隐式社交关系,构建了其隐式关系网络,使用Louvain算法对该网络进行社区划分,并将意见领袖对话题的情感倾向嵌入到该网络中,通过对网络的特征进行分析,判断这些意见领袖是否具有群体集中性情感倾向。实验结果表明,该方法能够有效地推断出话题下的意见领袖是否在主导话题的情感。（4）设计并实现了微博话题情感分析系统。基于以上的研究成果,本文设计并实现了微博话题情感分析系统。该系统包含话题数据采集与处理、话题情感分析和话题基本概况等模块。通过此系统,用户可以针对某一微博话题,了解其基本概况,跟踪话题情感演变的趋势,分析话题下意见领袖的情感特征,挖掘话题情感变化的规律。本文的研究成果可以从海量微博话题数据中挖掘出隐藏的情感信息,发现话题情感的演化规律,可以应用在舆情监控、市场发现、产品推广和危机公关等领域,具有重要的实际价值和广阔的发展前景。