【摘 要】
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伴随网络社交媒体的快速流传与快速发展,出现了将音乐播放器和互联网社交网络平台融合的音乐社交平台,主流音乐社交平台不仅是原先那种音乐播放器类型的工具类平台,还会加入音乐评论、音乐人与用户互动、音乐爱好匹配交友等社交功能。音乐社交平台的主要内容是音乐,而音乐本身就很容易引导听众的情感共鸣,这会使得交流内容比一般的交流平台更富有情感,具有情感分析价值。本文通过后羿采集器在网易云平台评论区上爬取了歌手李荣
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伴随网络社交媒体的快速流传与快速发展,出现了将音乐播放器和互联网社交网络平台融合的音乐社交平台,主流音乐社交平台不仅是原先那种音乐播放器类型的工具类平台,还会加入音乐评论、音乐人与用户互动、音乐爱好匹配交友等社交功能。音乐社交平台的主要内容是音乐,而音乐本身就很容易引导听众的情感共鸣,这会使得交流内容比一般的交流平台更富有情感,具有情感分析价值。本文通过后羿采集器在网易云平台评论区上爬取了歌手李荣浩的歌曲《年少有为》从2020年6月至2021年6月的10705条评论数据。基于去除重复评论后的10601条数据,本文分别采用LDA模型、机器学习方法和Snownlp库作了一些文本分析和情感分析,主要的研究工作与结论如下:（1）用文本挖掘技术的LDA模型对歌曲评论进行主题抽取和词云可视化展示。研究结果表明,主题以“加油”、“喜欢”、“努力”、“高考”为主,情绪总体较为积极。（2）使用TF-IDF对文本进行特征提取,人工标记正、负情感标签,用传统机器学习分类器分类,筛选最优模型和最优参数之后,运用逻辑回归模型进行建模,最终准确率为65.14%,模型欠拟合。（3）使用Snownlp对评论进行情感打分,以0.5为阈值进行正、负情感分类,以准确率、精确率、召回率、F1值、混淆矩阵,ROC曲线与AUC面积进行性能评估,以选择更优的模型,准确率约为76.28%,提升约百分之十几,可以认为基于自建语料库的Snownlp能够有效对正、负情感进行区分。然后在正、负情感语料中在进行主题抽取,发现在负面语料中仍然有部分积极部分。本文的研究结论能为创作者和平台更好地了解到听众对歌曲的感情倾向和评论主题,能在一定程度上指引创作者的创作方向和平台的歌曲推荐,并且得到的情感分类类别和主题词,可以作为上架音乐时候的标签和推荐类别,从而更加准确和高效的刻画音乐本身的内容。
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