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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

真正的人工智能系统应该让计算机拥有人类的情感，会独立的思考做出理性的判断，而文本在人类语言的表达中起着至关重要的作用，情感分析的目的就是让计算机从人类文本中理解感情并从中学习。

近年来，随着社交网络的大规模爆发，例如推特，脸书以及中国的微博为情感分析提供了大量的资源。2016年“美国大选”，候选人希拉里和特朗普在推特上展开了激烈宣传，借此影响民众和舆论的走向甚至影响了大选的结果。阿里云的人工智能系统“小ai” 在《我是歌手》节目中成功预测李玟夺冠，也是依靠现场数据以及社交网络上的点评数据进行分析预测，这其中都运用了对海量文本情感分析技术。

国内外研究现状

国外：

2. 研究的基本内容

针对几个特定的话题，如“美国大选”等，以微博作为语料库进行数据的抓取，从海量文本中提取出该话题中的关键事件以及这些关键事件对舆论情感走向的影响

3. 实施方案、进度安排及预期效果

1.对于特定的关键词在微博进行自动抓取 2017.1.1-2017.1.15

2.以博文作为事件首先进行聚类2017.16-2017.2.10

3.以微博的评论作为情感分析的文本材料，分析舆论的情感取向2017.2.15-2017.3.20

4. 参考文献

[1]pang b, lee l. opinion mining and sentiment analysis[j]//foundations and trends in information retrieval, 2008, 2(1-2):1–135.

[2]jichang zhao, li dong, junjie wu, and ke xu.moodlens: an emoticon-based sentiment analysis system for chinese tweets[j]//acm,2012:1528-1531

[3]http://http://chuansong.me/n/401024451348