【摘 要】
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为了对突发公共事件网络舆情中的公众情感进行分析,本文构建了一种具有较好准确性和可靠性的面向网络舆情分析的领域情感词典。首先,基于现有通用情感词典在大规模网络舆论语
【基金项目】
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国家社会科学基金青年项目“突发事件情境下社交媒体用户情感表达行为的特征与驱动因素研究”(编号:16CTQ027)资助
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为了对突发公共事件网络舆情中的公众情感进行分析,本文构建了一种具有较好准确性和可靠性的面向网络舆情分析的领域情感词典。首先,基于现有通用情感词典在大规模网络舆论语料中进行情感词的识别和修正,将情感词分为7个大类和21个小类,并对情感词进行极性和强度标注,得到情感种子词典;其次,在情感种子词典的基础上利用Word2Vec模型和余弦相似度计算进行情感词扩展,得到新增情感词;再次,对新增情感词进行分类、极性和强度标注,最终构建一个领域情感词典;最后,选取新冠肺炎疫情事件的微博评论作为语料进行实验验证。结果,本文
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