面向突发公共事件网络舆情分析的领域情感词典构建研究

作者：李长荣; 纪雪梅

来源：数字图书馆论坛, 2020, (09): 32-40.

• 突发公共事件
• 情感词典
• 网络舆情
• Word2Vec模型

为了对突发公共事件网络舆情中的公众情感进行分析,本文构建了一种具有较好准确性和可靠性的面向网络舆情分析的领域情感词典。首先,基于现有通用情感词典在大规模网络舆论语料中进行情感词的识别和修正,将情感词分为7个大类和21个小类,并对情感词进行极性和强度标注,得到情感种子词典;其次,在情感种子词典的基础上利用Word2Vec模型和余弦相似度计算进行情感词扩展,得到新增情感词;再次,对新增情感词进行分类、极性和强度标注,最终构建一个领域情感词典;最后,选取新冠肺炎疫情事件的微博评论作为语料进行实验验证。结果,本文构建的词典对情感词的识别准确率为0.85,召回率为0.90,F1值为0.87,能够有效用于识别突发公共事件网络舆论中的情感类型和强度。

• 单位
  山东理工大学