本研究旨在设计与实现一个基于Hadoop环境的网络媒体新词发现系统，以应对大数据时代下网络语言快速变化的挑战。系统利用Hadoop的分布式计算能力，对海量网络文本数据进行高效处理，通过自然语言处理技术和机器学习算法，实现了新词的自动识别和情感偏向判断，为舆情分析、市场研究等领域提供了有力的技术支持。

系统设计方面，采用了模块化设计思想，将系统分为数据预处理、新词发现、情感分析、数据可视化等多个模块。数据预处理模块负责对原始文本数据进行清洗和格式化，新词发现模块通过自定义算法识别出潜在的新词，情感分析模块则对新词的情感倾向进行判断。数据可视化模块则将分析结果以图表的形式直观展示，便于用户理解和分析。此外，系统还包含了情感分析管理模块，实现了对新词情感标注的增删改查功能，提高了系统的交互性和准确性。

用户点击公告信息模块可以查看到所有的资讯分类详情，可以对资讯信息进行点赞、收藏的操作，在该模块可以查看到各个资讯信息的点赞量，收藏量和点击量。具体实现效果图如图5-5所示：

图5-5 公告信息界面