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传统的情感分析方法没有充分地考虑微博自身的特点，在短小、不规范并且充满噪音的微博数据上难以取得良好的效果。结合微博内容本身的特点，提出了适于微博情感分类任务的情感语言模型。并进一步考虑了微博用户和社交网络的特征，基于微博转发网络上情感的传播和用户的信用值对提出的情感语言模型进行改进。在经过标注的新闻事件数据集上的实验结果表明，该方法能够有效地对新闻事件相关微博进行情感分类，在准确率等指标上都要优于传统的基于语言模型的方法，而且加入微博的网络特征和用户信用能明显地提高微博情感分类的效果。