图 面向社交媒体的情感语义计算框架

　　社交媒体是以社会网络为基础，互联网用户发表和分享信息为主要形式的在线交互媒体，对社交媒体中的文本进行全面、深度的情感语义分析具有重要的理论意义和应用价值。在国家自然科学基金重点项目（批准号：61632011）资助下，哈尔滨工业大学秦兵教授团队联合大连理工大学林鸿飞教授团队和山西大学王素格教授团队，在社交媒体中文本情感语义计算理论和方法方面取得了一系列研究成果。

　　结合社交媒体和文本情感表达的特点，项目组提出了一套完整的面向社交媒体的情感语义表示理论与方法体系（图），突破了“社交媒体文本情感语义表示”“显式情感和隐式情感识别”“个体情感识别及情感原因发现”“热点事件的群体情感识别及演化规律分析”四大关键技术。在此基础上，项目组构建了隐式情感分析研究体系、中文隐式情感分析语料资源、以及中文文本情感原因发现的数据集，促进了国内外文本情感计算的研究与发展。

　　基于以上理论研究成果，项目组研发了“微博情绪地图”舆情分析系统，追踪与可视化微博中热点事件的网民情绪分布，对事件、情绪和用户进行深入建模。在新冠肺炎疫情期间，对大规模微博进行分析，相关成果得到了中央网信办的认可。项目组核心成员发起的中文信息学会的情感计算专委会（筹）于2021年获批，2021年 7月在北京会议中心举办了第一届“中国情感计算大会”，并且在北京、上海、太原等地多次举办情感计算论坛，进一步扩大情感计算在学术界和产业界的影响力。

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