计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
Computer Engineering and Applications
2015年
23期
230-235
,共6页
金融领域%情感分析%位置关系%支持向量机(SVM)%依存分析
金融領域%情感分析%位置關繫%支持嚮量機(SVM)%依存分析
금융영역%정감분석%위치관계%지지향량궤(SVM)%의존분석
financial domain%sentiment analysis%positional relationship%Support Vector Machine(SVM)%dependency parsing
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.
用戶的情感傾嚮與市場波動之間的聯繫,對金融市場的鑑控和股價異常處理有著重要作用,因此針對金融領域用戶生成的文本進行情感分析很有意義.然而,由于金融領域文本的術語比較多,句子比較長,以及缺乏現成的情感語料庫,所以針對該領域的情感分析研究目前還比較少.根據金融領域文本的特點,充分攷慮到金融領域情感詞的特徵、單箇句子中詞語的位置權重以及情感詞相互間的脩飾關繫,提齣SVM分類結閤Stanford句法依存分析方法,計算文檔的情感值.利用重要財經網站上抽取的金融領域數據進行實驗,綜閤值F達到瞭82.1％,比文獻中其他方法更為精準.
용호적정감경향여시장파동지간적련계,대금융시장적감공화고개이상처리유착중요작용,인차침대금융영역용호생성적문본진행정감분석흔유의의.연이,유우금융영역문본적술어비교다,구자비교장,이급결핍현성적정감어료고,소이침대해영역적정감분석연구목전환비교소.근거금융영역문본적특점,충분고필도금융영역정감사적특정、단개구자중사어적위치권중이급정감사상호간적수식관계,제출SVM분류결합Stanford구법의존분석방법,계산문당적정감치.이용중요재경망참상추취적금융영역수거진행실험,종합치F체도료82.1％,비문헌중기타방법경위정준.
