浅谈基于神经网络的新闻评论情感分析

2021-02-27

科学与信息化 2021年1期

中国人民解放军陆军工程大学通信工程学院江苏南京 210046

引言

截至2020年3月，我国网络新闻用户规模达7.31亿，手机网络新闻用户规模达7.26亿，占手机网民的81.0%。大多数网民在浏览新闻的同时，通过发表评论来分享个人的意见看法、情感表达，这些由网民发表的评论通常包含着许多个人情感信息、立场倾向，通过收集这些评论信息加以分析，可以初步了解民众对特定事项的观点与看法，从而进一步提炼出舆论走向。

情感分析是指对人们关于某一特定话题的舆论所蕴含的情绪加以分析，而基于新闻评论文本信息的情感分析可以有效地梳理民众针对新闻报道的舆论走向，用于应对突发事件和异常情况检测，有助于网络舆情体系的完善。此外，新闻评论情感分析还广泛地应用于心理学、金融学、社会学等相关领域。

新闻评论情感分析的相关方法，可归纳为三个步骤：新闻评论语料库的预处理、新闻评论情感特征的提取和新闻评论情感分类。新闻评论语料的预处理主要包含过滤文本中的停用词、标注分词词性、分析文本语法等；新闻评论情感特征的提取是根据上一步预处理的结果，遵循一定挖掘规则提取出新闻评论中蕴含的情感特征；最终通过机器学习形成分类树，根据新闻评论的情感特征将其归类，实现新闻评论文本的自动聚类。