【摘 要】
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研究旨在探索对互联网新闻文本信息的高效利用。借助自主建立的高频情感词典、领域情感词典,与已有的心理学情感词典作对比,创新性地融合新闻热度和读者态度设计3种情感计算
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研究旨在探索对互联网新闻文本信息的高效利用。借助自主建立的高频情感词典、领域情感词典,与已有的心理学情感词典作对比,创新性地融合新闻热度和读者态度设计3种情感计算方式:基本权重公式、情感—新闻热度计算公式和情感—读者态度计算公式,进行情感分析;并将该情感分析方法应用于股市预测中,对比了不同情感词典与不同情感计算方法使用支持向量机对股市涨跌的预测能力。实验表明,融合新闻热度和读者态度的情感分析方法比不考虑新闻热度和读者态度的情感分析方法效果更好,并且在实验中使用与领域相关的积极高频词汇进行情感分析取得了更好的预测效果。
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