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情感词典包含基础词典和基于特定事件情境下的情感词典。利用大连理工大学开发的情感词典作为基础词典，但在针对某一特定事件的研究，只利用基础词典中的情感词往往不够准确，因此在研究特定事件中网民的情感态度时，需要加入有关于该事件情境下的高频词汇。因此，通过人工筛选，对比大连理工大学情感词典本体库对情感词的打分情况，构建经贸磋商事件情境下的特定情感词典。最终统计得到情感词包括“中国”、“中美”、“经贸磋商”等在大部分文本中都出现的词语，权重较高，因此需要去除这些词语。利用大连理工大学情感词典本体库进行对比，如词库中某个词为积极情感词，而计算后为消极情感词，则对其分数进行校正。若校正之后大于0，则归入积极情感词典中，若校正后仍然小于0，则继续留在消极情感词典中。将校正后的分数作为该词的最终情感分数。表2中序号1~10为排名前十的积极情感词，序号11~20为排名前十的消极情感词。数据来源：与大连理工大学情感词典本体库情感分值对比计算而得。

（一）微博文本情感强度计算。基于中文文本情感词典，计算17436条微博文本数据的情感得分。情感得分取值范围为[-1,1]，若情感得分大于0则判定该文本情感为积极倾向，情感得分小于0则判定该文本情感为消极倾向，情感得分等于0则判定该文本情感为中性。根据计算结果，最终得到13526条积极情感微博，占比为77.6%；消极情感微博3298条，占比为18.9%，中性情感微博612条，占比为3.5%，图2为微博情感极性分布结果。

（二）微博发文趋势分析。图3为微博积极情感强度时序图，可以从图中看出2019年5月~2019年8月期间网民对经贸磋商结果的情感强度高于2019年2月~2019年5月期间的情感强度。且网民的积极情感强度在2019年5月15日达到峰值，当天积极情感博文为2669条。次高峰发生于2019年5月23日，博文数量为2352条。图4为微博消极情感强度时序图，整体的变化趋势与积极情感强度时序图呈现的效果一致，同样在2019年5月15日消极情感强度到达低谷，当天发文数量为1130条。次谷值同上也发生在2019年5月23日，发文数量为1091条。但消极情感强度的分值低于积极情感强度分值，大约为积极情感强度分值的一半，经分析得到在经贸磋商期间，微博上网民表现出的积极情感占多数，并且积极情感强度要远大于消极情感强度。