网络流行体舆情信息的情感倾向研究

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1、密级:学校代码:10075分类号:学号:20100592文学硕士学位论文网络流行体舆情信息的情感倾向研究学位申请人:米菲指导教师:王强军副教授学位类别:文学硕士学科专业:语言学及应用语言学授予单位:河北大学答辩日期:二〇一三年五月ClassifiedIndex:CODE:10075U.D.C.:NO.:20100592ADissertationfortheDegreeofM.ArtsEmotionalexpressiontendencyresearchonthepublicopinioninformationofthepopnetworkstyleCand

2、idate:MiFeiSupervisor:ViceProf.WangQiangjunAcademicDegreeAppliedfor:MasterofArtsSpecialty:LinguisticsandAppliedLinguisticsUniversity:HebeiUniversityDateofOralExamination:May,2013摘要摘要网络流行体是对所有网络语言文体(如咆哮体、淘宝体、TVB体、元芳体等)的一个总称。它是伴随着网络发展而产生的流行文体。网络流行体舆情信息是网民对网络流行体及其使用状况的评论文本,其中蕴含着评论者或褒

3、或贬的感情倾向。目前,学术界对网络流行体的研究比较分散,主要涉及传播学、模因论、修辞学等领域,而对网络流行体舆情信息的研究几乎不存在。从语言学角度对网络流行体的舆情信息进行研究,不仅能在一定程度上引导人们正确的看待网络流行体,也能为语言学其他方面的研究提供参考和素材,因而网络流行体的舆情分析是十分有必要的。本研究主要以网络流行体的评论文本为研究对象,以情感分析研究为理论基础,从词语、句式、符号等方面进行分析,从而归纳出具有表达情感倾向的语言标记,即分析网民在对网络流行体进行评论时所使用的词语、句式和语言符号是否可以用情感倾向表达式来进行描述。本文共分为六部

4、分,第一章绪论,主要介绍本研究的选题背景、意义、研究对象、语料来源、研究方法和研究现状。第二章舆情信息的采集和整理,主要说明了语料的采集整理过程、整理结果以及网络流行体舆情信息的语言特点,并根据对词语、句子等进行情感倾向的分布统计,以便选择相关对象进行研究。第三章、第四章分别从词语、句子层面对网络流行体评论的正面、负面、中性及无倾向三个方面做了分析,总结出每个倾向的相关情感表达式,并用评论语料中的例句加以说明。第五章,标点、表情、字母数字符号的语言学研究,主要对标点符号、表情符号、字母数字所蕴含的倾向性及语用功能进行了研究。第六章结语,说明了从语言学角度进

5、行网络流行体舆情信息研究的意义,并展望了下一步的工作。本文共分析了17个词语、3类句式、18个标点、表情、字母数字符号,共得出109条情感表达式,并总结出词语、句子、标点、表情、字母数字符号在表达情感程度上的差别,以及正、负、中性倾向在表达手段上的不同之处,这些为计算机准确智能地识别说话人的情感提供了依据,也为网络流行体其它方面的研究准备了材料。关键词网络流行体舆情信息情感倾向情感倾向表达式IAbstractAbstractPopnetworkstyleisageneraltermforallnetworklanguagestylistic.Itisacc

6、ompaniedbythedevelopmentofthenetworkandproducedthepopStylistic.ThepublicopinioninformationofthePopnetworkstyleisthereviewsofCurrentnetworkpopularbytheinternetusers,whichcontainsfeelingstendencyofthereviewers.Nowadays,theResearchofPopnetworkstyleisscatteredintheacademicworld,relate

7、tothefieldoftheCommunicationScience,MemeticsandRhetoric,buttheresearchofthepublicopinioninformationofthePopnetworkstyleisnotpresent.TheresearchofthepublicopinioninformationofthePopnetworkstyleinthefieldoflanguage,notonlyguidepeopletotreatthePopnetworkstyleCorrectlyandmakeaforecast

8、ofitsfuturedevelopmenttrends,buta

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