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基于中文環境的微博與基于英文環境的Twitter在語言表達習慣上存在著很大的差異，因此用于微博文本的情感分析工具與Twitter平臺上的情感分析相比有很大不同。劉智等人從集成學習的角度出發，設計了一種基于樣本空間動態劃分的機制，在此機制上構建了微博文本情感分類器，通過實驗實現了大規模評論集的情感分析以及用戶觀點挖掘[9]。史偉等人提出了一種基于KBANN的情感分析方法來解決沒有情感關鍵詞存在的文本，通過構建隱性知識來推測文本的情感狀態[10]。眾多研究學者為微博話題發現和輿情文本情感分析注入了新的研究方法和思想理念。而基于多源數據挖掘與融合來研究輿情文本情感與輿情演化規律的研究很少。故本文從多源數據角度出發，利用文本情感分析技術，對不同數據源中的網絡輿情情感狀況進行分析，實現對網民情感的挖掘，為網絡輿情的引導和控制提供有益借鑒。
（一）數據源選取。在中文語言環境中，輿情案例的數據源一般都來自新浪微博。它是一個為大眾提供信息交流共享和娛樂休閑的平臺。據央視財經統計，截止2020年第三季度，微博的月活躍用戶數達5.11億。因此，以新浪微博為數據源進行的研究具有一定的代表性。
（二）數據采集。在明確研究對象和數據來源后，要對輿情案例的相關數據進行采集。根據新浪微博平臺的數據開放程度和網頁結構特點，采用Python軟件通過網絡爬蟲的方式獲取文本數據，并且有針對性的編寫Python腳本抓取微博文本數據。利用新浪微博的高級搜索功能，選定時間范圍為2019年3月1日到2019年8月30日，以“經貿磋商”為搜索關鍵詞，編寫Python爬蟲程序進行數據采集，采集的主要字段包括：用戶名、發布內容、發布時間。共采集到17436條微博文本數據。
（三）數據預處理。由于微博平臺具有大眾化，不受任何的時空限制，靈活度較高的特點，用戶在發表博文的過程中，不會受到文字格式的約束，因此文本內容中往往包含大量噪聲數據，如網址HTML標簽、話題標簽、無用的表情符號等。這些噪聲數據對文本的分詞和詞頻統計都會造成影響，所以在數據預處理階段要對這些無意義的信息進行清洗。使用正則表達式對文本內容數據進行清洗，刪除重復的文本數據，刪除@、數字、無用網址、表情等無關內容，提取文本內容，再將清洗后的數據進行分詞處理，利用python中的JIEBA分詞工具包，對文本內容逐條進行分詞，去除停用詞、標點符號等無意義的詞。對處理好的數據進行高頻詞統計并繪制詞云圖，其結果如表1和圖1所示。數據來源：根據采集的微博文本數據統計整理而得。由高頻詞可以看出，網民支持國家做出的決定，紛紛為國家加油打氣，表示中國絕不會被此事件嚇倒，此事件的發生會讓國家變得越來越強大，不畏懼對方提出的挑戰，表現出了網民的愛國主義情懷。
