【摘 要】
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[目的/意义]研究政务微博评论中的情感极性分析方法,为政务微博情感倾向判断提供依据并为未来情感分析研究指出方向。[方法/过程]基于字典的情感分析方法构建情感极性分析模
【机 构】
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武汉大学信息管理学院,武汉大学信息资源研究中心,武汉理工大学管理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金重大课题“国家安全大数据综合信息集成与分析方法”(项目编号:71790612),“大数据环境下基于特征本体学习的无监督文本分类方法研究”(项目编号:71571064)
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[目的/意义]研究政务微博评论中的情感极性分析方法,为政务微博情感倾向判断提供依据并为未来情感分析研究指出方向。[方法/过程]基于字典的情感分析方法构建情感极性分析模型,以上海公安机构微博为实例,验证模型的可用性,并分析微博已有属性信息在情感分析中的作用。最后对微博的这些信息以及情感极性进行相关性分析。[结果/结论]本文的情感极性分析模型具有可用性,微博评论量和转发量之间存在着显著正相关性,并且在转发量较低时,评论量与情感极性存在着显著负相关关系。且当微博点赞量大于评论量时,微博内容自身带有正向情感倾向。
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