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摘要
[目的/意义]表情符号在网络舆情分析中的作用和价值逐渐显现,然而复杂网络环境下表情符号呈现出语境依赖、情感极性多元化等动态化特征,对于表情符号动态变化规律的研究不仅有利于丰富对表情符号使用规律的认识,更有助于提升舆情分析的准确度和有效性。[方法/过程]本文通过对微博评论中表情符号使用分布、情感异化等的多角度分析,挖掘表情符号的动态变化规律并在此基础上建立融合表情符号动态特征的网络舆情倾向分析模型。[结果/结论]实验证明:表情符号分布特征和情感变化规律具有显著的主题相关性、极性相关性及情感异化等动态特征,将其引入网络舆情分析能有效提升情感分析的识别精度。
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