简介：在对相关研究情况进行总结与分析的基础上,通过对HowNet情感词典进行扩展并利用基于PAT树和统计相结合的分词方法,对从淘宝网站中获取的评论内容进行分析,结果表明,基于HowNet和PAT树的情感分析方法对分析网购评论的情感倾向性行之有效,并以淘宝-女装商家为例进行实证研究,最后指出进一步探索情感倾向性分析的几个方向.
简介：[目的/意义]作为城市化进程中的“顽疾”,群租房屡禁不止,群租房引发的社会问题层出不穷。这一系列问题引发了微博热议,群租房微博舆情文本分析有助于获悉群租房存在的问题,从受众角度探讨政府群租房治理成效。[方法/过程]利用网络大数据爬取与分析技术,以群租房为研究对象,通过文本聚类分析与情感分析,进行热点评估,补充现有文献中忽视的群租房治理舆论研究。[结果/结论]研究发现,微博网民对群租房话题的关注明显呈波动趋势,讨论话题主要包括群租房产生的社会问题、政府对群租房的整治行动评价以及透过群租房现象折射出的中低收入群体的焦虑感。大多数微博网民在舆论场中的情感趋势为负面,认为有必要对群租房展开治理。本文的创新之处在于分析政府治理群租房所面对的舆论环境,并将其可视化呈现,为政府深入了解民情,制定适应民意的政策作铺垫。
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