随着Web2.0的快速发展,社交网络成为网民传播信息、论述观点、发表见解、交流情感的重要平台。如何从广大网民关注的现实问题、国内外发生的热点问题等方面获取有价值的信息,并对其进行文本分析、情感分类、情感倾向判断,进而引导网络舆情的正向发展,为网络舆情治理提供新的策略,对维护和谐安定的社会环境具有重要的理论意义和实际应用价值。本文选取新浪微博热点话题为研究对象,研究微博热点话题的情感倾向问题,阐述了传统的文本情感分析方法及存在的不足,设制了 12种微博文本情感分类特征;其次,阐述了微博热点话题情感倾向分析的框架,其中包含了数据获取及预处理、情感信息抽取、情感分类、情感倾向分析4个模块;进而提出了微博热点话题情感倾向分析模型,其中包含了改进的情感信息抽取模型和基于SVM-BiLSTM的微博文本情感多元分类模型,以提高情感信息获取的质量以及微博文本情感多元分类的准确性;在此基础上,对情感分类的结果进行量化,计算话题的情感强度,判定话题的情感倾向;最后,通过微博实例验证了本文模型的有效性和优越性。本文以微博热点话题“电影流浪地球”为例,验证了改进的情感信息抽取模型可以获得更准确的情感信息,以及基于SVM-BiLSTM的情感分类模型提高了情感分类的准确性。