【摘 要】
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在群体性事件爆发后网络上会充斥着各式各样的言论,网民通过简短的句子反映了对某个事件的态度,常常带着浓烈的个人感情色彩和强烈的主观色彩,通过挖掘和分析包含网民情感的
【基金项目】
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河南省教育厅人文社会科学研究项目(2018-ZDJH-266)
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在群体性事件爆发后网络上会充斥着各式各样的言论,网民通过简短的句子反映了对某个事件的态度,常常带着浓烈的个人感情色彩和强烈的主观色彩,通过挖掘和分析包含网民情感的网络群体性事件的舆情信息,可以了解网络舆情的发展动向,从而进行有效的掌握和引导。本文在已有基础情感词典的基础上,构建针对群体性事件的网络用语情感词典、网络表情符号情感词典、否定词词典、领域词典,使用libsvm对微博评论文本分类、计算情感倾向,并对构建词典的有效性进行了分析验证。
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