【摘 要】
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[目的/意义]情感分析方法可以对网络舆情事件中网民的情感极性进行快速高效地识别,进而充分了解网民整体情感倾向,对政府及相关部门提升舆情监督能力,维护公共安全发挥着重要
【基金项目】
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教育部人文社科基金“面向突发事件的网络流言风险预警及对策研究”(编号:17YJC630214);国家社科基金“公共安全视角下网络舆情风险建模与对策研究”(编号:15CXW015);河北省科技计划项目“新媒体环境下突发事件危机信息挖掘与决策关键技术研究”(编号:17455610);廊坊软科学研究计划项目“大数据环境下突发事件舆情信息挖掘与决策支持研究”(编号:2017029034)
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[目的/意义]情感分析方法可以对网络舆情事件中网民的情感极性进行快速高效地识别,进而充分了解网民整体情感倾向,对政府及相关部门提升舆情监督能力,维护公共安全发挥着重要作用。[方法/过程]在分析现有中文情感词典的构建方法后,结合本次衍生舆情中涉及消防工作的特点,采用PMI-IR、S0-PMI等算法建立了由通用词典、消防领域情感词典和网络用语情感词典三种词典组合而成的消防舆情情感词典。[结果/结论]采用该词典对"6.22"杭州保姆纵火案微博衍生舆情进行情感分析,并以实验结果为依据,提出了政府中相关部门的应对措施。以实验的方法证明了所构建的词典具有较高的准确性和较好的消防舆情适用性。
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