突发事件网络舆情领域情感词典构建*

情报探索 ›› 2023, Vol. 1 ›› Issue (2): 1-.

• 理论探索 •

突发事件网络舆情领域情感词典构建*

（1. 中国人民警察大学网络舆情治理研究中心河北廊坊 065000）
（2. 北华航天工业学院文理学院河北廊坊 065000）

出版日期:2023-02-15 发布日期:2023-03-07
作者简介:管雨翔（1998—），男，2021级硕士研究生，研究方向为网络舆情；王娟（1979—），女，博士，副教授，研究方向为数据警务技术；刘静（1985—），女，博士，讲师，研究方向为危机管理；秦瑞青（1999—），女，2022级硕士研究生，研究方向为网络舆情；张鹏（1981—），男，博士，副教授，硕士生导师，通讯作者，研究方向为网络舆情。
基金资助:
*本文系教育部人文社会科学青年基金项目“基于舆情大数据的突发事件网民情感风险感知与治理研究”（项目编号：20YJC630145）；河北省高等学校人文社会科学研究项目资助“大数据背景下高校网络舆情风险预警与应对策略研究” (项目编号：SQ2022026)；河北省高等学校人文社会科学研究项目 “基于舆情大数据的群体性事件感知与应对策略研究”（项目编号：BJ2020210）；廊坊市哲学社会科学研究课题 “面向政治安全的京津冀地区网络舆情风险研判与治理研究”（项目编号：2022013）成果。

Online:2023-02-15 Published:2023-03-07

摘要/Abstract

摘要：

［目的／意义］情感分析技术广泛应用于网络舆情方面，该技术可以有效地区别分析网民在网络社交平台所发布言论的情感极性。受到应用领域的限制，基础的情感词典并不能满足特定应用领域对于情感分析的需求。本文构建的词典可以满足网络舆情领域的情感分析需求。［方法／过程］先使用TF-IDF和TextRank提取种子词，然后采用SO-PMI算法构建突发事件网络舆情领域的情感词典。［结果／结论］使用该情感词典对“昆山反杀案”这一突发事件的微博评论进行情感分析，证明了所构建的情感词典在一定程度上具有准确性及适用性。

关键词:

情感分析, 情感词典, 突发事件, SO-PMI算法

管雨翔王娟刘静秦瑞青张鹏.

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突发事件网络舆情领域情感词典构建*

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