基于文本挖掘的舆情分析与情感分析——以乐山师范学院新浪官方微博评论为例

• 作者: 伍俊 贾礼平
• 来源期刊: 信息记录材料
• 学科: 工学
• 关键词: 舆情 TF-IDF矩阵 文本聚类 情感评分 可视化
• 年，卷（期）: 2022,（2）
• 所属期刊栏目: 记录:数据与存储
• 页码范围: 163-166
• 页数: 4页
• 分类号: TP39
• 语种: 中文

摘要

随着信息化时代的到来,新浪微博变为超大型的社交平台,引导着网络舆论的发展方向.如何从评论中获取有效信息和情感取向,以及掌握舆论的变化规律成为一个急需解决的问题.利用Python爬虫技术对乐山师范学院新浪官方微博评论进行爬取,并对文本数据进行处理,利用文本分析法和情感分析法,对语料进行分词,借助词频统计、稀疏矩阵、聚类分析、情感评分等手段获取能表达情绪的关键词,挖掘高价值的舆情主题,用可视化的方法展现人物的情感倾向,分析舆情中的情感变化规律.研究结果可展现微博用户对乐山师院的情感态度和舆情特征,并提供有效的解决策略.