摘要
随着社交媒体的兴起，微博已成为人们表达观点和情感的重要平台。
中文微博情感分析旨在自动识别和分析微博文本中蕴含的情感倾向，对于舆情监测、市场营销等领域具有重要意义。
支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）作为一种经典的机器学习算法，在文本分类领域表现出色，被广泛应用于情感分析任务。
本文首先介绍了微博情感分析和支持向量机的基本概念，然后概述了中文微博情感分析的研究现状，包括基于传统机器学习和深度学习的方法，并分析了它们的优缺点。
接着，重点阐述了基于SVM的中文微博情感分析方法，包括数据预处理、特征提取、模型构建与评估等关键环节，并对相关研究进行了综述和比较分析。
最后，总结了基于SVM的中文微博情感分析研究面临的挑战和未来发展方向。
关键词：微博情感分析；支持向量机；情感分类；特征提取；深度学习
近年来,微博作为一种新兴的社交媒体平台，已经成为人们表达观点、交流信息的重要途径。
微博平台上蕴含着海量的用户生成内容，其中包含了丰富的用户情感信息。
对这些情感信息进行挖掘和分析，对于舆情监测、市场营销、个性化推荐等应用领域具有重要的现实意义。
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