情感分析已成为社交网络分析的主流研究之一。 它的影响可以在许多实际应用中看到，从舆论分析到营销公众赞誉和信息预测。 然而，大多数现有的研究已经在主观文本的情感分类中进行，复杂的交互文本（例如，在线评论）的情感演变分析尚未被研究界彻底确定目标。 本文关注从天涯论坛收集的中文短文在线评论。 首先，提出了一种有效的情感计算框架来捕捉中国在线评论的内在情感。 它可以准确地计算整个评论的语义方向，而无需昂贵的手工标记种子词。 由于用户的态度可能会相互影响，因此仅依靠历史评论的情感价值来预测其未来的情感行为是非常一方面的。 因此，我们提出一种结合情感计算的基于博弈论的情感演化预测算法，该算法将混合纳什均衡策略作为交互用户的未来情感行为进行计算。 然后，在大规模审查数据集上提供实验结果，以证明我们方法的有效性和准确性。 最后，通过将研究结果应用到幸福感与大众感的成对评估中，我们在天涯论坛的“世界观”板上发现了一些有趣的现象。

在查看文本挖掘方法的文献之后，我们（本文作者）发现很少有研究人员研究文本挖掘方法在大规模在线评论中的效用。 我们从电子商务平台吸引了超过40万条评论，并计算了情感价值和特征词的出现频率。 然后，我们研究了销售量和情感价值的时间维度和地理分布，以及特征关键字的地理分布。 通过这样做，我们提取了有价值的信息并讨论了在线用户的消费者概况，得出的结论是销量不一定与情感强度和情感水平相对应。

这是10万条美团评论，可以用来做一些小型语料库，解析好的，附带评论星级等