摘要： 【目的/意义】目前，静态情感倾向判断成为分析舆情信息的一种重要手段，但这种方法局限于最终的情感 分类结果，不能追溯到整个情感演变过程以及各阶段的影响因素，因此无法提出更为细致和有针对性的措施。【方 法/过程】鉴于此，本文提出一种基于动态主题—情感演化模型的舆情信息分析方法，通过对评论文本进行语义角 色标注，建立情感单元词表；然后将改进的TF-IDF和K-Means聚类方法相结合提取主题词，形成主题-情感匹配 词表，比起传统的TF-IDF方法，其准确率和F值都有明显提升；最后引入时间节点，利用点互信息（Pointwise Mutual Information,PMI）和情感词典的方法，进行动态情感演化分析。【结果/结论】实验研究证明，该方法得出的情 感演化趋势与实际情况相吻合，为进一步制定治理网络舆情危机的措施，提供了有效依据。
