【摘要】[目的/意义]对网民评论短文本进行全面的情感分析，可以科学地决策，有效地干预和引导网络舆论。文章提出一种短文本的情感分析和可视化方法，提高特定事件下网络舆情中网民情感表达特征分析的全面性和准确性。[方法/过程]在融合情感贡献度的情感极性计算方法中引入TF-IDF算法，对网民情感极性进行计算；通过关键词、情感词、实体抽取和情感倾向的时序演化等可视化方法多维度展示网民情感表达状况及关注的焦点内容。选择具体的网络事件进行情感分析，对不同情感极性计算方法进行了对比，对是否使用领域情感扩充词典的情感计算结果进行对比。[结果/结论]发现评价指标值都有一定程度的提高，但该方法在元观点、讽刺和正话反说等高级语法现象的情感分析方面还存在不足。结合系统试用效果评估，本文采用的情感分析及可视化方法能够让用户对特定事件的网络舆论具有更全面的认识。