python微博评论情感分析_基于Python的微博情感分析系统设计

2019

年第

期

信息与电脑

China Computer & Communication

软件开发与应用

基于

Python

的微博情感分析系统设计

王

欣

周文龙

（武汉工程大学邮电与信息工程学院，湖北武汉

430073）

摘

要：

微博是当今公众传播信息的主要媒介之一，获取和分析微博数据能帮助研究者及时了解舆情信息。笔者以

Python

语言在网络爬虫和情感分析中的应用为基础，提出了一种微博情感简易分析方案，并建立了一个完整的微博情感

分析过程。首先，应用

Python

语言采集微博中需要调查的相关关键词；其次，使用

SnowNLP

包对该数据进行情感分析并

转换为数值和图像；最后，得出相关关键词之间的支持情况。

关键词：

情感分析；微博；Python；SnowNLP

中图分类

号：TP393.092；TP181

文献标识码：A

文章编号：1003-9767（2019）06-076-03

Design of Micro-blog Emotion Analysis System Based on Python

Wang Xin, Zhou Wenlong

(The College of Post and Telecommunication of WIT, Wuhan Hubei 430073, China)

Abstract:

Microblog is one of the main media for the public to disseminate information nowadays. Obtaining and analyzing

microblog data can help researchers understand public opinion information in time. Based on the application of Python language in

web crawler and emotional analysis, the author puts forward a simple emotional analysis scheme of micro-blog, and establishes a

complete emotional analysis process of micro-blog. Firstly, we use Python language to collect the relevant keywords in microblog.

Secondly, we use SnowNLP package to analyze the data and convert it into data and images. Finally, we get the support among the

relevant keywords.

Key words:

emotional analysis; micro-blog; Python; SnowNLP

引言

文本情感分析（又称意见发掘、倾向分析等）指分析、

处理、归纳和推理带有情感色彩的主观性文本的过程

[1]

。按

照处理文本的类别不同，可分为基于新闻评论的情感分析和

基于产品评论的情感分析。其中，前者多用于分析舆情和预

测信息，后者可帮助用户了解大众对某一产品或公司的情

绪。目前，人们已步入“互联网

+”和大数据时代，网络中

的数据量日益庞大。其中，微博中拥有大量用户对关键词的

各种态度和观点。分析微博用户所产生的信息，可以更好地

了解公众对某产品和公司的态度

[2-3]

。针对微博上公众对各

家快递公司的情绪和态度，可以了解到哪个快递公司的口

碑更好，帮助消费者选择快递公司。鉴于此，本文收集了微

博上关于顺丰、中通、圆通和申通四家公司的微博和点赞数

量，进行文本分析和挖掘，以了解大众对这四家公司的态度

和观点。

微博情感分析流程

第一步，使用

Web

网络爬虫采集微博页面数据；第二步，

对采集到的微博数据进行情感分析并得到相应数值；第三步，

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