李继东，王移芝

(北京交通大学计算机与信息技术学院,北京 100044)

0 引 言

微型博客作为Web2.0时代新生的社会化媒体平台，是一个用于信息分享、信息传播和信息获取的平台，具有实时性、开放性与自由性的特点，用户可以通过微博自由和便捷地获得信息和表达情感。这使得微博成为近几年来国内最为热门的互联网应用之一。根据新浪微博发布的《微博2016 Q3财报》显示，新浪微博的月活跃用户达到2.97亿，年对年增长34%。

由于人们一般是通过微博表情达意，抒发自己的观点和态度，所以这些微博数据中包含了海量的情感文本信息。对这些数据加以利用，分析这些情感文本信息可以获得巨大的潜在价值：对政府来说，将网民们对新颁发制度的评价和讨论进行汇总分析可以知道人民对于政府政策的看法和意见；对于企业来说，将用户对于公司和产品的评价和反馈进行汇总分析，可以更好地促进公司的发展和产品的研发；对于消费者来说，将其他网友对于某些商品的意见和评论进行汇总分析可以为自己购买商品时提供参考依据和标准。

而且微博情感分析也涉及数据挖掘、信息检索等众多领域，具有广泛的应用价值。因此如何能自动准确地处理和分析微博文本情感信息已经成为当前的研究热点。本文从此目的出发，通过对爬取的9万条微博数据进行分析，基于扩展的情感词典和语义规则的方法对微博的情感值进行计算，实现一个面向中文微博的情感分析系统。……