本栏目责任编辑：王力数据库与大数据技术ComputerKnowledgeandTechnology电脑知识与技术第19卷第18期(2023年6月）E-mail：wltx@dnzs.net.cnhttp：//www.dnzs.net.cnTel：+86-551-6569096365690964ISSN1009-3044ComputerKnowledgeandTechnology电脑知识与技术Vol.19,No.18,June2023大数据下的网络评论情感分析研究与实现贺海玉（大众报业集团信息技术部，山东济南250014)摘要：随着大数据和移动互联网技术的快速发展，网民可以通过各种网络社交公共平台对社会事件公开发表自己的评论，对网民的网络评论进行情感分析，可以及时了解网民对网络新闻的评价，并把握网络舆情的走向。文章通过Python语言编写爬虫程序对网络评论数据进行采集，然后运用SnowNLP库对网络评论数据进行情感分析，最终给出网络评论情感的正负面可视化评价结果，让舆论决策在大数据下有据可依。关键词：网络爬虫；SnowNLP；情感分析；数据可视化中图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1009-3044(2023)18-0064-03开放科学（资源服务）标识码(OSID):0引言截至2022年6月(《中国互联网络发展状况统计报告》第50次统计），中国网络新闻用户规模达10.51亿，较2021年12月增长1919万，互联网普及率达74.7%[1]。同时伴随着“互联网+”和大数据技术的迅猛发展，促使各种网络社交平台快速崛起，大多数网民在网络社交平台上浏览新闻的同时，通过发表网络评论来表达个人的意见看法和情感表达，这些由网民发表的评论通常都包含着许多个人情感信息、立场倾向。尤其是一些网民发布虚假消息，以讹传讹、混淆是非真相，更会扰乱社会稳定，损害政府公信力。因此对网民评论信息进行收集并加以分析，可以初步了解网民对社会热点事件的观点和看法，从而进一步准确把握网络舆情的走向[2]。1网络评论情感分析方法情感分析（又称观点挖掘）是指以提取、分析、处理、归纳、推理文本中的主观信息（如观点、情感、态度、评价、情绪等）[3]为主要任务，运用自然语言处理、文本挖掘、计算机语言学等手段来识别和提取文本中原有的主观信息。目前网络评论情感分析主要有以下几种方法：基于情感词典的情感分析、基于机器学习的情感分析和基于深度学习的情感分析方法。1.1基于情感词典的方法基于情感词典的情感分析主要是利用事先准备好的情感词库，对输入的文字进行去重、分词等预处理，计算出每个词对应的情感倾向度的权值，再将所有的情感词提取出来，根据句子的特点，最终判断出该段文字的情感偏激程度，从而...
