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具体需求：二、 文本采集与情感分析
（一） 文本挖掘（爬虫或八爪鱼）
1.对象：澎湃新闻
2.抽样平台：澎湃新闻官方网站（澎湃新闻粉丝略胜一筹）
3.时间：2019.12.7—至今
3.关键词：华南海鲜市场、肺炎、新冠肺炎、新型冠状病毒肺炎、肺炎病毒
（二）挖掘类目
1.发文数量（总量、每天发文量及变动状态）
2.消息来源：原创/转载（转载来源）
3.报道类型：消息、通讯、深度报道、评论文章、其他
4.情感分析：
（1）情感指标搭建：目前大部分研究对情感分析采取二元（正、负）或三元（正、负、中），

情感倾向 情绪类型
积极情感 认可、期望、喜悦、敬畏、感动
消极情感 恐惧、质疑、担忧、反对、愤怒、悲哀
中性情感 惊讶
（2）新闻文本主题建模
模型以snowNLP提供的朴素贝叶斯文本倾向性算法为基础，[0,1]情感值，情感值越接近0表示情感越负面，情感值越接近1越正面。
得出表一：情感分析统计表
表二：情感倾向总表（正面情感新闻文本数量，其中认可、期望、喜悦、敬畏、感动情绪文章各自的数量）（负面情感新闻文本数量，其中恐惧、质疑、担忧、反对、愤怒、悲哀情绪文章各自的数量）（中性情感新闻文本数量，惊讶情绪文章的数量）
）
表三：每日情感倾向表（每日情感的变动）
表四：新闻文本的主题及关键词词云图
主题：
表五：正/负/中性情感主题内容