白洁 尹明辉 刘伟强

摘要：介绍了一种基于语料库的群体情感倾向度分析模型，该模型基于倾向性语料库中的极性词汇对集合中每一份素材文本进行分词，统计并计算素材文本中出現的极性词汇的强度值，得到整篇素材文本的倾向度，对集合中所有素材文本的倾向度进行统计并归一化，带入分段条件函数中进行倾向度判断，得到网络群体对该事件的情感倾向。通过对巴以冲突和中国空间站2个近期热点事件的对照测试，验证了模型的正确性。

关键词：极性词汇；语料库；情感倾向度；向量分析

中图分类号：TP311.5文献标志码：A文章编号：1008-1739（2021）23-54-4

0引言

国家管理者在决策活动中必然会涉及关乎民众利益的社会客观情况，以及民众在认知、情感和意识的基础上对社会客观事件的态度（民意）[1]。随着互联网技术的发展，民众越来越多地通过微博、论坛、微信等手段对公共事件或热点事件发表意见、观点、言论和态度，如何及时识别网民这一群体对某一事件的情感倾向，成为网络舆情管理的重要研究课题[2-3]，而不同群体情感倾向的偏差研究，是解决舆情群体情感倾向差异分析的重点[4]。本文提出了一种基于语料库的网络群体对事件的情感倾向分析模型，用于分析网络上的群体对某个事件的情感倾向。该模型以网络上某事件相关的微博、帖子等文本为素材集合，基于倾向性语料库中的极性词汇对集合中每一份素材文本进行分词，统计并……