张宇豪 王依凡 马雪扬 孙昊琳 佟雨尧

关键词：情感分析;系统分析;系统设计;MVC.NET;可视化系统

Keywords：emotional analysis;system analysis;system design;MVC.NET;visualization system

1  緒论

1.1  研究背景

互联网通信技术飞速发展，使得更多的用户愿意在各种网络论坛上以不同信息方式表达自己的观点。微博是一个基于用户关系、传播信息的社交网络媒体平台。公众对于网络热点的态度和倾向，往往会影响到政府相关机构的决定和行为。因此，分析微博文本的情感已经成为当下的热点研究领域之一，同时针对文本情感分析进行系统维护的研究也比较少，因此情感分析的研究具有十分重要的学术价值和应用价值。

1.2  国内外研究现状及发展趋势

国内外很多专家学者都在情感分析方面做了广泛的探索与研究，大体主要分为两个方面：一是微博情感分析的研究对象，二是微博情感分析的研究方法。

就研究对象而言，可分为英文和中文的微博情感分析。就研究方法而言，主要分为三大类：基于情感词典、基于机器学习和基于深度学习，深度学习是近些年来比较流行的一个研究领域，其大多围绕神经网络展开，通过训练得到词向量表示。

1.3  课题研究的意义

本研究通过全面抓取微博上形成和传播的评论信息，以全面掌控网络舆情，建立情感分析系统对信息进行及时有效的管理，便于有关部门及时准确地了解民心民意，预测网民情感的演变，制定合理的应急响应措施。便于党和政府能够对舆情及时进行有效控制，提高相关部门的执政能力，达到共同建设好网络生态的目标。……