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突发事件下，及时精准地对网民评论进行情感分析，将有助于制定有效的舆情引导方针，防范舆情危机的出现。因此，本文针对突发事件的网民评论，提出一种基于情感词典和长短期记忆网络（LSTM，Long Short-Term Memory）的舆情情感倾向分析算法。该算法首先整合主流情感词典，并利用整合后的词典结合设定的语义规则来计算每篇评论的情感倾向值；随后将情感倾向值作为筛选依据，抽取部分情感倾向强烈的褒贬义评论作为已标注语料集合；最后采用word2vec和LSTM对已标注语料集合进行训练，得到分类模型，并利用该模型对剩余的评论进行情感倾向判断。