随着信息时代的到来,互联网逐渐地融入了人们的日常生活,开始扮演着一个不可替代的角色。人们已经习惯在各种社交平台上发表自己的观点和言论。而作为新型社交媒体的代表,微博上汇集了大量的评论信息。如何客观高效地从海量微博评论中挖掘出有用的信息并将这些信息以直观的方式展现出来已经成为了当前研究的热门方向之一。本文主要研究对象为影视剧领域的微博,旨在建立一个能够自动对同一话题下的微博进行评价对象抽取与聚类,最终将结果直观地展示给企业用户的系统。本文首先对微博研究、评价对象抽取、评价极性判断和聚类等方面的相关工作进行了总结,然后提出了本文的主要研究内容和解决方案:基于两步CRF模型的评价对象抽取与展示、基于各种合并方法的评论聚类和展示,紧接着从系统实现的角度对解决方案的实现以及模型采用特征和模板进行了阐述。最后将本文方法与当前比较主流的几种方法进行了对比,实验验证了本文方案的有效性。本文的方法参与了第六届COAE中文情感倾向性分析评测,在任务五中,评价产品识别指标中取得了第一名,整体成绩取得了第六名。