一种基于自动标注语料的热点事件情感分析方法及应用

[目的/意义]随着自媒体的快速兴起,境内外社交媒体平台成为了各类新闻事件快速传播的重要渠道,也是广大网友表达观点、获取信息的重要平台。相应地,通过对社交平台上网友在热点事件中发表的言论进行情感倾向分析挖掘也成了热点研究问题,有效的情感分析能快速获取事件走势、公众观点等重要信息。[方法/过程]本文主要以境外社交平台上热点事件下的言论作为数据源,设计了针对非正式、非结构化、表情符号偏多的网络文本预处理分析方法,并基于PMI+SKEP模型对文本进行情感倾向分析,最后对情感分析结果进行应用研究。[结果/结论]本文的方法解决了实际应用中的业务数据缺少标注数据,需要大量人工标注的难点,模型准确率比ERNIE模型提高了3.17%。另外通过对用户言论进行情感倾向预测,获取到事件随时间变化趋势,以及事件发酵过程中负向言论传播的重要用户等,并将结果应用到实战系统中。