【摘 要】
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<正>1引言随着微博的迅猛发展,许多事件首先在微博中出现,并得到关注,随之而来的是大量主观性信息。这些消息大多是对自己心境的描述,或者对事件的看法和态度,如对政府政策、
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<正>1引言随着微博的迅猛发展,许多事件首先在微博中出现,并得到关注,随之而来的是大量主观性信息。这些消息大多是对自己心境的描述,或者对事件的看法和态度,如对政府政策、公共事件等的评论。分析这些消息或正或负的情感,以及更细致的情感强弱,对于了解个人的心理状态、社会舆情监控以及信息预测都有重大的意义[1-2]。目前对于文本的情感分析主要有两种方法:基于机器学习和基于词典。前者的主要思想是通过领域专家事先标注一些文本的情感倾向,
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