【摘 要】
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随着数据挖掘和自然语言处理技术的不断提高,Web上评论资源越来越受到研究者们青眯.由于在金融证券域还没有现成的情感语料库,所以情感分析在金融证券领域内的应用还很罕见.
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随着数据挖掘和自然语言处理技术的不断提高,Web上评论资源越来越受到研究者们青眯.由于在金融证券域还没有现成的情感语料库,所以情感分析在金融证券领域内的应用还很罕见.面对海量的非结构化Web文本金融信息,充分考虑金融信息的领域特征,运用基于语素分数的文档情感倾向值计算方法对Web文档进行情感分析.对于每个文档计算出一个情感值,情感值的符号表示其情感倾向,情感值的绝对值大小反映文档的倾向强度.这就避免了金融证券域情感语料库缺少这一局限.实验结果表明,该方法可以有效地分析Web金融信息的情感倾向.
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