目录
1、绪论
1.1 研究背景与研究意义
1.2 数据来源
1.3 技术路线
2、数据预处理
2.1 数据清洗与准备
2.2 导入必要库与加载数据
2.3 加载停用词表与分词处理
2.4 统计词频与高频词分析
3、情感分析与主题建模
3.1 情感分析
3.2 主题建模
3.3 热点主题识别
4、数据可视化与结果分析
4.1 词云图的生成与高频词展示
4.2 情感分析的条形图与饼状图
4.3 主题分布与关键词展示
5、结论与展望
5.1 研究结论
5.2 创新点
5.3 研究展望
6、参考文献
1、绪论
1.1 研究背景与研究意义
近年来，随着社交媒体的快速发展，微博作为一个具有广泛用户群体和高传 播效能的平台，已成为舆论监测、社会热点分析的重要数据来源。微博热搜评论 不仅反映了用户对热点事件的态度，也承载了情感表达、社会共识和多样化意见， 是洞察公众情绪和社会动态的重要窗口。文本挖掘技术的进步为深入分析海量微 博评论提供了技术支持，尤其是在情感分析和主题建模方面，具有广泛的研究价 值。
本研究旨在通过分析微博热搜评论，识别用户关注的热点主题及其背后的情 感态度，借助自然语言处理技术，进行词频统计、情感分类和主题建模。通过构 建科学的分析框架，研究微博用户对热点事件的情绪分布和主题倾向，从而为舆 论分析、品牌研究以及社会现象解读提供重要参考。本研究不仅探索微博数据分 析的理论与方法，还为文本挖掘技术在实际场景中的应用提供案例和指导，具有 重要的学术和实际意义。
1.2 数据来源
本研究的数据主要来源于微博热搜榜单下的评论区域。热搜榜单上的事件通 常包含社会热点、娱乐八卦、政策新闻等领域，评论数据以用户生成内容（UGC） 为主，具有即时性、真实反映公众舆情的特点。本次研究从选定的微博热搜事件 中，收集了大量评论数据，数据格式为用户评论的文本内容，并辅以时间戳、点 赞数等附加信息。
1.3 技术路线
本研究的技术路线主要分为数据预处理、情感分析、主题建模和结果展示四 个阶段。首先，进行数据预处理，包含数据清洗、文本分词以及停用词的去除， 为后续分析构建干净的语料库。其次，在情感分析阶段，利用情感词典对评论文 本进行情感分类，统计正向与负向评论的数量及分布，并生成相应的可视化图表。
在主题建模阶段，基于Latent Dirichlet Allocation （ LDA）模型对处理后 的文本数据进行主题提取，分析微博热搜评论中的热点主题分布。通过训练模型， 确定最佳主题数目，提取各主题的关键词，并结合可视化工具（如词云图和 PyLDAvis）呈现主题结构。最后，整合分析结果，生成情感分布的条形图、饼状 图以及主题关键词图表，全面展示微博热搜评论中的公众情绪与主题特点。
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4、数据可视化与结果分析
4.1 词云图的生成与高频词展示
4.2 情感分析的条形图与饼状图
4.3 主题分布与关键词展示
