微博情感分析可视化系统

张宇豪 王依凡 马雪扬 孙昊琳 佟雨尧

关键词：情感分析;系统分析;系统设计;MVC.NET;可视化系统

Keywords：emotional analysis;system analysis;system design;MVC.NET;visualization system

1  緒论

1.1  研究背景

互联网通信技术飞速发展，使得更多的用户愿意在各种网络论坛上以不同信息方式表达自己的观点。微博是一个基于用户关系、传播信息的社交网络媒体平台。公众对于网络热点的态度和倾向，往往会影响到政府相关机构的决定和行为。因此，分析微博文本的情感已经成为当下的热点研究领域之一，同时针对文本情感分析进行系统维护的研究也比较少，因此情感分析的研究具有十分重要的学术价值和应用价值。

1.2  国内外研究现状及发展趋势

国内外很多专家学者都在情感分析方面做了广泛的探索与研究，大体主要分为两个方面：一是微博情感分析的研究对象，二是微博情感分析的研究方法。

就研究对象而言，可分为英文和中文的微博情感分析。就研究方法而言，主要分为三大类：基于情感词典、基于机器学习和基于深度学习，深度学习是近些年来比较流行的一个研究领域，其大多围绕神经网络展开，通过训练得到词向量表示。

1.3  课题研究的意义

本研究通过全面抓取微博上形成和传播的评论信息，以全面掌控网络舆情，建立情感分析系统对信息进行及时有效的管理，便于有关部门及时准确地了解民心民意，预测网民情感的演变，制定合理的应急响应措施。便于党和政府能够对舆情及时进行有效控制，提高相关部门的执政能力，达到共同建设好网络生态的目标。

2  微博情感分析系统实现

2.1  系统分析

2.1.1  需求分析

微博网民情感分析系统的主要功能包括：用户个人信息管理、微博信息采集管理、微博信息监测管理、微博信息标注管理、微博情感分析及审核管理、留言咨询管理以及系统管理等功能。针对系统设置不同的角色，包括数据采集员、微博监测员、情感标注员、情感分析员以及普通用户。不同的用户可以被设置为不同的角色，不同的角色又具有不同的权限和功能。

2.1.2  业务流程分析

业务流程用于描述系统的组织结构以及业务处理过程，通过对系统的需求进行分析，并综合考虑系统的整体功能与各部分的功能及其业务，建立微博情感分析的业务流程。系统管理员登录系统后可以添加角色和添加用户，并为不同的用户分配不同的角色。数据采集员、微博监测员、情感标注员、情感分析员和普通用户注册系统后，管理员为其分配不同的角色，各角色登录系统后，可以对自己的信息进行增加、删除、修改、查看等操作，由于本系统设置了页面验证的功能，故各角色用户可以通过页面验证来保证自己信息的准确无误。

数据采集员登录系统后可以对微博数据完成增加、删除、修改、查看等操作，建立完整的微博信息库，存入微博信息表，供其他员工查看。微博监测员查看微博信息库后，通过对微博进行监测与分析，可以建立微博话题库、微博情感库、微博表情库，该角色可以对此完成增加、删除、修改、查看的功能，并发布微博情感库、表情库、话题库，分别存入情感库表、话题库表、表情库表以供其他角色用户查询。情感标注员登录系统后，首先查询话题库与情感库，明确话题与情感的详细信息接着查看微博信息库，对微博信息进行话题标注与情感标注;之后还可以查看表情库，对表情完成情感极性分类标注。情感分析员登录系统后，首先查阅微博信息库，对微博信息的情感标注与话题标注进行审核，并给予通过或者不通过的评价;其次可以查看表情库，对表情的情感极性分类进行审核，并给予通过或者不通过的评价;之后通過对微博整体信息及情感、话题、情感态势的综合分析，创建情感分析报告并发布，供用户订阅查询。用户登录系统后，可以查询订阅情感分析报告，并针对情感分析报告中的疑问留言;情感分析员可以查看用户的留言并进行回复，用户再次登录系统，可以查看回复。

2.2  系统设计

2.2.1  系统功能结构设计

通过对微博情感分析可视化系统的整体分析，将该系统功能划分为七大功能模块。系统的功能结构图如图1所示。

2.2.2  系统架构设计

微博情感分析系统采用B/S系统架构模式。客户端的网民使用浏览器，再通过Web服务器来访问数据库，进而获取到用户所需要的数据信息，极大地降低了系统的日后维护的工作量与维护成本。微博情感分析可视化系统的系统架构设计如图2所示。

3  结  论

本研究围绕微博网民情感分析问题展开，建立了一套微博情感分析可视化系统，该系统面向用户、客户以及后台工作者，包括数据采集员、微博监测员、情感标注员、情感分析员等，对内满足了后台工作者对微博数据的采集、标注、审核等的功能需求，对外满足了客户对情感分析报告的订阅以及对微博情感分析相关内容的浏览查阅的功能需求，可更高效地完成情感分析及管理工作。

参考文献：

[1] 许铭淏.用户评论数据模型与信息处理 [J].信息技术与信息化，2019（3）：147-149.

[2] 彭浩，朱望鹏，赵丹丹，等.面向多源社交网络舆情的情感分析算法研究 [J].信息技术，2019（2）：43-48.

[3] 徐建国，蔺珍，张鹏，等.网络舆情热点获取与分析算法研究 [J/OL].软件导刊：1-5[2019-05-28].http：//kns.cnki.net/kcms/detail/42.1671.TP.20190125.1414.040.html.

作者简介：张宇豪（1996-），女，汉族，北京人，本科在读，研究方向：文本分析、管理信息系统。