摘要
[目的/意义]负面微博一般是指人们在微博平台中表达用户个人悲伤、恐惧、愤怒等情绪的微博,近几年逐渐引起了人们的注意。高效快速地识别负面微博不仅可以帮助企业做产品改进、品牌营销,同时还能帮助政府及时了解社会舆情等,因此对社会各领域都具有重要意义。[方法/过程]文章分析了负面微博有哪些特征,同时以健康领域作为案例,通过机器学习对提出的负面微博识别特征进行验证。[结果/结论]实验结果表明,不同领域负面微博所使用的负面词都不一样,同时也验证了建立不同主题的微博负面词表对于海量微博中进行负面微博的识别是有必要的,为人们做微博情感分析提供了新思路。[局限]文章选取的微博样本量较少,选取机器学习的特征值以后可以添加句子语法特征等进行训练。
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