【摘 要】
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近年来网络社交平台兴起,大众倾向于在网上发表日常生活的感受,通过对这些文本的分析可以挖掘出人们的情感信息.文章基于新冠疫情暴发初期新浪微博有关新冠话题的评论数据,通过结合情感词典和支持向量机的方法构建情感分类模型,接着通过情感时序分析和LDA主题模型综合探讨疫情期间微博网民的情感走势与特征.经实验分析,网民在新冠疫情期间的情感以积极情感为主,体现了大众对于战胜疫情有着相当充足的信心.
【机 构】
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南京信息工程大学 数学与统计学院,江苏 南京 210044
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近年来网络社交平台兴起,大众倾向于在网上发表日常生活的感受,通过对这些文本的分析可以挖掘出人们的情感信息.文章基于新冠疫情暴发初期新浪微博有关新冠话题的评论数据,通过结合情感词典和支持向量机的方法构建情感分类模型,接着通过情感时序分析和LDA主题模型综合探讨疫情期间微博网民的情感走势与特征.经实验分析,网民在新冠疫情期间的情感以积极情感为主,体现了大众对于战胜疫情有着相当充足的信心.
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