在科技日新月異的進步下，社群平台已經成為許多人每天使用以及瀏覽的平台之一，而他們也會在社群平台上分享自己對於事物的看法並與人作意見的交流，雖然現今社會提倡言論自由，但是在暢所欲言的同時，卻往往忽略了網路文章帶來的影響力。當使用者在社群平台中閱覽文章的時候，他們會對自己喜歡的內容產生認同感，進而改變自己對於文中評論之事物的看法。本研究在幫助使用者初步判斷文章中帶有的情緒程度，讓使用者在閱覽文章之前，根據程式判斷結果斟酌認同程度。本研究中首先利用情緒辭典對Dcard工作版中的283篇熱門文章進行正負面詞彙分析，並利用TF-IDF方式取出已分類好文章中的關鍵字，並透過情緒分數的計算方式擴充至情緒字典中，最後再利用貝氏分類器為全新的文章進行分類。實驗結果發現，準確率(Accuracy)達70%，查全率(Recall rate)達88%，能夠正確地判斷一篇文章是屬於正面情緒或負面情緒。

With the advance of social networks, posting and reading articles on a website have become our daily routine. People can easily express their opinions with others through a social network. Although "freedom of speech" is guaranteed in a democratic country, one cannot neglect the effect of a web article. In this research, we proposed a method to perform sentimental analysis on web-based articles. Our research first used a well-known Chinese sentiment dictionary to classify 283 most popular articles; then, we used the TF-IDF scheme to select important keywords from these articles; subsequently, we expanded the Chinese sentiment dictionary with the keywords found by using the TF-IDF scheme. Based on the expanded Chinese sentiment dictionary, we used the Naive Bayes classifier to classify 30 new articles and calculated the accuracy of the classification. The experimental results showed that the accuracy is about 70 percent and the recall rate is about 88 percent.

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