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网络舆情评价:以2019年国庆期间中英文推特话语为例(Computers and Society)

该项目描述了一种利用社交媒体数据分析公众情绪的方法,并提供了一个2019年中国国庆节期间的推特话语的例子。目的是利用NLP算法研究中国网络话语,观察所表达的情感在时间、空间和语言上的特征。首先,通过API在9月30日至10月3日之间收集Twitter数据集,并对其中部分数据集进行人工标记以训练SVM。然后,采用支持向量机和字典相结合的方法对收集到的推文进行情绪评价。然后给出推文情绪的时间波动、空间分布和常用词汇。最后,我们强调了中国在英语语篇中整体负面形象的可能后果,并指出了未来的发展方向。

原文标题:Computers and Society:Evaluating Online Public Sentiments towards China: A Case Study of English and Chinese Twitter Discourse during the 2019 Chinese National Day

原文:This project describes an approach to analyze public sentiments with social media data and provides an example of the Twitter discourse during the 2019 Chinese National Day. The objective is to study the online discourse towards China with NLP algorithms, as well as observe the temporal, spatial and lingual characteristics of the expressed sentiments. Firstly, the Twitter data sets were collected between Sept 30 and Oct 3 through API and part of them were manually labeled to train the SVM. Then, a hybrid method of SVM and dictionary was applied to evaluate the sentiments of the collected tweets. After that, the tweets sentiments' time fluctuation, spatial distribution and frequently used words were given. Finally, we conclude by highlighting the possible consequences of the overall negative image of China in the English-speaking discourses and indicating future directions.

原文作者:Yekai Xu, Zuofang Wan, Qingqian He, Shiguang Ni

原文链接:https://arxiv.org/abs/2001.04034

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