融合句法信息的金融论坛文本情感计算研究
本文关键词:融合句法信息的金融论坛文本情感计算研究
【摘要】:【目的】为了准确识别金融论坛文本的情感倾向,提出一种基于依存句法的情感分析方法。【方法】以依存句法的分析结果为基础,对句子进行情感主干抽取;然后根据依存关系的不同类型和不同的词性搭配,定义情感计算规则,以此进行句子情感倾向性计算。【结果】实验结果表明,该方法的整体准确率为84.46%;看涨类的平均精确率和召回率分别为82.84%和87.14%,F值为84.94%;看跌类的平均精确率和召回率分别为86.28%和81.74%,F值为83.95%。【局限】在情感计算时未充分考虑子句间的关联关系。【结论】使用依存句法能有效提高金融论坛文本情感计算的准确性。
【作者单位】: 湖南大学工商管理学院;
【基金】:国家自然科学基金重点项目“高维度、非线性、非平稳及时变金融数据建模和应用”(项目编号:71431008)和国家自然科学基金面上项目“基于网络留言的投资者情绪测度模型、系统及应用”(项目编号:71171076)的研究成果之一
【分类号】:TP391.1
【正文快照】: 1引言随着互联网的发展和普及,人们不再满足于被动地接受网络信息,越来越多的人开始在互联网上表达自己的观点和情绪。在这种背景下,文本情感分析技术应运而生。情感分析又称观点挖掘,属于自然语言处理范畴,旨在自动识别文本中人们对产品、服务、组织、事件等的评价、态度和情
【参考文献】
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本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/ruanjiangongchenglunwen/1240420.html