通过微博,人们可以直接、快速地表达对突发事件、公众人物、热门产品等的观点。对微博进行情感分析得到的结果,可用于舆情监控、微博营销、口碑分析等领域,为政府部门、企业提供客观科学的决策依据。本文研究微博情感分析方法,并建立了微博情感分析实验系统。首先,本文综述了当前微博分析领域的研究现状,介绍了微博分析的主要方法,包括利用微博API和网络爬虫获取微博数据,利用自然语言处理技术对所抓取的微博数据进行预处理等;继而,对现有情感词汇资源进行筛选和整理,构建了面向中文微博的情感词典;进而,根据微博表达多元化等特点,并考虑到修饰词和连词对微博文本的影响,提出了三种不同情况下微博情感倾向性权值计算方法,分别为:只有情感词和表情符号的情况、有程度副词或否定词修饰的情况、有连词的情况。最后,给出本课题组研发的一套直观、交互、动态、可视的微博传播分析系统,并对本文研究工作进行了总结与展望。