基于金融領域中文句子情感傾向性分析及應用.pdf

1、一方面國內(nèi)年輕一代的網(wǎng)絡使用率在逐年提升，另一方面國內(nèi)的股民趨于散戶化、年輕化。跟蹤和分析股民在各大財經(jīng)網(wǎng)站發(fā)帖的情感情緒對于整個市場的輿情監(jiān)控具有重要意義。
　　本文利用知網(wǎng)、哈工大等公開的情感詞典，構建基礎情感詞典。結合金融領域工作經(jīng)驗，整理匯總了金融領域情感詞典。為了獲取金融領域的語料數(shù)據(jù)，本文自行設計和開發(fā)了互聯(lián)網(wǎng)定向爬蟲程序，用于定向爬取東方財富網(wǎng)的股吧帖子，作為原始語料庫。在對原始語料人工標注后，利用互信息的方式，計算

2、語料中各個詞語的SO_PMI值，結合人工判斷的閾值設置，對基礎的情感詞典進行擴充。
　　此外，本文還利用依存句法關系結合情感詞典的方式，設計了基于依存句法的情感分析模型，分別計算依存關系組、句子、篇章以及帖子的情感強度。針對6000份測試語料進行了實驗，預測平均準確率達到了69%。為了對比分析不同分類方法的準確率，本文分別利用基于詞向量的樸素貝葉斯和決策樹C4.5分類方法對測試語料進行訓練和分類測試，對應的平均準確率都在60%以下