【摘 要】
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随着自媒体时代的兴起,弹幕语言在哔哩哔哩弹幕视频网站（简称B站）中的作用不容小觑。弹幕作为一种实时评论,表达出了用户观看视频当下的情感与看法。本文首先自行爬取B站的部分视频,将弹幕标注为正向、负向和中性的情感倾向,然后采取了3种方法来对弹幕文本进行情感分类,最后利用有序多分类logistic回归探究了影响弹幕情感的因素。研究发现,B站弹幕的3种情感倾向所占比例相差悬殊,负向情感的弹幕只占10%。对
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随着自媒体时代的兴起,弹幕语言在哔哩哔哩弹幕视频网站（简称B站）中的作用不容小觑。弹幕作为一种实时评论,表达出了用户观看视频当下的情感与看法。本文首先自行爬取B站的部分视频,将弹幕标注为正向、负向和中性的情感倾向,然后采取了3种方法来对弹幕文本进行情感分类,最后利用有序多分类logistic回归探究了影响弹幕情感的因素。研究发现,B站弹幕的3种情感倾向所占比例相差悬殊,负向情感的弹幕只占10%。对于弹幕文本,采用Word2Vec进行文本表示,并由LSTM模型对其情感倾向进行分类,模型准确率最高,为92.1%。对于影响弹幕情感的因素,研究发现,B站各分区中弹幕的情感倾向是不同的,弹幕的出现时间、视频点赞数对弹幕的情感类别有着正向的影响,而视频播放量对弹幕的情感类别有着负向的影响。除此之外,弹幕出现时间和视频类别之间的交互效应,以及视频点赞数和视频类别之间的交互效应,也都对弹幕的情感倾向产生影响。本文对B站弹幕文本进行情感倾向的分析研究,能够从整体上把握视频的情感走向。观看视频的人可以根据视频的情感走势来选择自己想看的视频或者视频片段,B站视频的制作者（简称UP主）可以根据视频的情感走势来改进自己的视频制作,B站也可以据此来优化用户推荐。
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