【摘 要】
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用户的情感倾向与市场波动之间的联系,对金融市场的监控和股价异常处理有着重要作用,因此针对金融领域用户生成的文本进行情感分析很有意义。然而,由于金融领域文本的术语比
【机 构】
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华东理工大学信息学院,上海证券交易所技术部
【基金项目】
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科技部科技支撑项目(No.2012BAH13F02,No.2012BAH13F04)
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用户的情感倾向与市场波动之间的联系,对金融市场的监控和股价异常处理有着重要作用,因此针对金融领域用户生成的文本进行情感分析很有意义。然而,由于金融领域文本的术语比较多,句子比较长,以及缺乏现成的情感语料库,所以针对该领域的情感分析研究目前还比较少。根据金融领域文本的特点,充分考虑到金融领域情感词的特征、单个句子中词语的位置权重以及情感词相互间的修饰关系,提出SVM分类结合Stanford句法依存分析方法,计算文档的情感值。利用重要财经网站上抽取的金融领域数据进行实验,综合值F达到了82.1%,比文献中其他方法更为精准。
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