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情感詞典包含基礎詞典和基于特定事件情境下的情感詞典。利用大連理工大學開發的情感詞典作為基礎詞典，但在針對某一特定事件的研究，只利用基礎詞典中的情感詞往往不夠準確，因此在研究特定事件中網民的情感態度時，需要加入有關于該事件情境下的高頻詞匯。因此，通過人工篩選，對比大連理工大學情感詞典本體庫對情感詞的打分情況，構建經貿磋商事件情境下的特定情感詞典。最終統計得到情感詞包括“中國”、“中美”、“經貿磋商”等在大部分文本中都出現的詞語，權重較高，因此需要去除這些詞語。利用大連理工大學情感詞典本體庫進行對比，如詞庫中某個詞為積極情感詞，而計算后為消極情感詞，則對其分數進行校正。若校正之后大于0，則歸入積極情感詞典中，若校正后仍然小于0，則繼續留在消極情感詞典中。將校正后的分數作為該詞的最終情感分數。表2中序號1~10為排名前十的積極情感詞，序號11~20為排名前十的消極情感詞。數據來源：與大連理工大學情感詞典本體庫情感分值對比計算而得。
（一）微博文本情感強度計算。基于中文文本情感詞典，計算17436條微博文本數據的情感得分。情感得分取值范圍為[-1,1]，若情感得分大于0則判定該文本情感為積極傾向，情感得分小于0則判定該文本情感為消極傾向，情感得分等于0則判定該文本情感為中性。根據計算結果，最終得到13526條積極情感微博，占比為77.6%；消極情感微博3298條，占比為18.9%，中性情感微博612條，占比為3.5%，圖2為微博情感極性分布結果。
（二）微博發文趨勢分析。圖3為微博積極情感強度時序圖，可以從圖中看出2019年5月~2019年8月期間網民對經貿磋商結果的情感強度高于2019年2月~2019年5月期間的情感強度。且網民的積極情感強度在2019年5月15日達到峰值，當天積極情感博文為2669條。次高峰發生于2019年5月23日，博文數量為2352條。圖4為微博消極情感強度時序圖，整體的變化趨勢與積極情感強度時序圖呈現的效果一致，同樣在2019年5月15日消極情感強度到達低谷，當天發文數量為1130條。次谷值同上也發生在2019年5月23日，發文數量為1091條。但消極情感強度的分值低于積極情感強度分值，大約為積極情感強度分值的一半，經分析得到在經貿磋商期間，微博上網民表現出的積極情感占多數，并且積極情感強度要遠大于消極情感強度。
