《表3 基准表情符号：基于扎根理论与词典构建的微博突发事件情感分析与舆情引导策略》

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《基于扎根理论与词典构建的微博突发事件情感分析与舆情引导策略》

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目前，微博上存在的表情符号种类繁杂，情感各异，若全部采用人工标注的方式显然效率较低，且不利于后续表情符号情感词典的自动构建。为此，首先随机抽取3 000条含有表情符号的情感词典，对文本中的表情符号进行词频统计，选择频率高的表情符号作为基准符号候选名单，在确保7类情感维度的基准表情符号数量基本均等条件下，对基准符号进行人工标注，方法参考本体库对于情感词汇的标注原则，得到表3所示的基准表情符号词典。随后，采用点互信息（PMI）算法进行表情符号情感词典的自动扩展[24]，算法公式如式（1）所示: