文本的情感倾向性分析是当今自然语言处理的研究热点之一。文本情感倾向性分析是通过对文本信息的挖掘,从而判断文本的情感倾向。随着信息科技的不断进步,网络上的文本信息已经难以量计。这类主观性信息在民意调查、电子政务、电子商务、舆情分析等各个方面都有着巨大的不可忽视的潜在价值。作为当前最具即时性的传递社会动态信息的新闻媒介,网络新闻媒体已经成为新闻信息传播的重要载体,往往对一些事件的发展过程具有重要的影响与推动作用。对于企业来说,通过新闻媒体的报道,企业将发展变革的前沿信息传递给大众,也能透过分析网络媒体平台的反馈制定、调整自身的发展方略和运营手段。本文在了解近年来国内外文本情感倾向性研究发展情况的基础上,提出了本文的研究内容和结构,同时研究了中文分词、特征选择、文本表示、文本分类方法模型,综合多种计算模型的特性构建了基于人工调整词典的混合分词模型。本文以华为企业为研究对象进行实证研究,运用网络爬虫技术从权威新闻媒体网站上搜集华为企业的相关报道,然后借助文本挖掘方法分析判断文本的情感倾向性。本文利用情感倾向图谱研究网络新闻情感倾向的变化趋势以及情感倾向变化的影响因素,可以发现网络新闻媒体对华为在国际上的一系列受挫事件具有较强的负面情感反应,而对华为在销售业绩、出货量排名成绩、获奖和新品发布等事件具有较强的正向情感反应,即对华为未来技术和产品上的进步有着较强的信心。对情感倾向图谱的研究,一方面能帮助公众感知最新的社会动态,获悉时事热点的最新发展和走势;另一方面促使新闻媒体从业人员自我优化提高行业水准,为读者提供更具公正性和客观性的新闻报道。最后,也希望能够推动企业管理者加强对网络舆论变化的理解。当企业在日后面对突发事件时,可以及时做出良好的应对措施,避免造成更大的损失;或制定恰当的营销方案,帮助企业实现销售业绩的提升。