Python爬虫实战：研究SnowNLP相关技术

1. 引言

1.1 研究背景与意义

随着社交媒体的普及，用户生成内容 (UGC) 已成为重要的数据来源。分析这些文本数据中的情感倾向，能够帮助企业了解消费者反馈、政府监测公众舆情、研究人员洞察社会情绪。然而，社交媒体文本具有数据量大、非结构化、语言表达随意等特点，给情感分析带来了挑战。

Python 爬虫技术为自动采集社交媒体数据提供了有效手段，而 SnowNLP 作为一款优秀的中文自然语言处理库，提供了简单易用的情感分析功能。结合两者优势，能够构建高效、实用的文本情感分析系统。

1.2 研究目标与贡献

本文的主要研究目标：

1. 设计并实现基于 Python 的社交媒体爬虫系统，获取用户评论数据
2. 利用 SnowNLP 构建文本情感分析模型，评估情感极性
3. 结合主题模型分析不同话题的情感分布特征