社交媒体中的情绪倾向对于舆情分析、危机排查与预防、内容推荐、信息预测等诸多方面都具有重要意义。

一、什么是情绪倾向信息抽取

情感取向信息抽取：情感取向信息抽取旨在提取文本中对象的态度，包括但不限于具体事件、活动、人物、单位主体等。

2.情绪倾向信息分析方法

根据使用方法的不同，情绪倾向信息分析方法大都分为以下三种：

1. 基于情感词典的情感分析方法

基于情感词典的分析方法的一般做法是，先用现成的情感词典匹配待分析文本的情感词，然后对情感词进行归纳计算总分，最后得到总分文本的情感倾向。 目前使用比较广泛的中文情感词典主要有两种：一种是情感词典，另一种是知网推出的情感词典。

2. 基于传统机器学习的情感分析方法

机器学习是指利用一定的算法，引导计算机利用已知数据得到合适的模型，并利用该模型对新情况做出判断的过程。 基于此的情感分析方法主要采用有监督学习的方法，在已标注的训练语料上训练一个情感分类器，然后用它来预测未标注数据的情感极性和特定的情感属性。

3. 基于深度学习的情感分析方法

深度学习是学习样本数据的内在规律和表征层次，使机器能够像人一样进行分析和学习，识别文本、图像、声音等数据。 基于此的情感分析方法会自动提取文本特征，通过神经网络学习文本中包含的语义信息，从而达到情感分析的目的。

3.情绪倾向信息抽取工具

维维业务态势监控系统具备7*24小时全网实时监控能力。 设置一个简单的监控主题后：

1、可以根据时间维度提取网友的情绪变化，

2、可支持区域舆情数据对比分析，即提取不同区域网民的情绪差异；

3、支持主流、官方、小众等媒体的情感表达提取；

4. 还支持按群体提取情感差异，即意见领袖的情感态度、普通网友的情感态度、官方群体的情感态度都在掌控之中。

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如何从社交媒体中提取情绪倾向信息？ _舆情回应_浙维科技

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