【摘 要】
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为提高外汇新闻的意见挖掘,分析外汇新闻的数据特征,提出面向外汇新闻文本的细粒度情感分析方法,包括对情感倾向和情感强度的计算。在情感倾向方面,基于朴素贝叶斯、逻辑回归
【机 构】
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华东理工大学信息科学与工程学院,大数据流通与交易技术国家工程实验室商业智能与可视化技术研究中心,中汇信息技术(上海)有限公司开发三部
【基金项目】
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国家重点研发计划基金项目(2018YFC0807105),国家自然科学基金项目(61462073),上海市科学技术委员会科研计划基金项目(17DZ1101003、18511106602、18DZ2252300)
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为提高外汇新闻的意见挖掘,分析外汇新闻的数据特征,提出面向外汇新闻文本的细粒度情感分析方法,包括对情感倾向和情感强度的计算。在情感倾向方面,基于朴素贝叶斯、逻辑回归、随机森林和支持向量机4种机器学习算法,设计融合情感词权重的情感倾向计算方法;在情感强度方面,分析外汇新闻中影响情感强度的特征词,通过权重策略,实现最优权重组合下的外汇新闻情感强度计算。实验结果表明了该方法在情感倾向和情感强度计算方面的有效性。
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