【摘 要】
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通过对股民评论信息进行分析实现股票价格预测。构建了一个股民评论信息语料库,利用深度学习方法双向长短期记忆网络(双向LSTM)模型对股民评论信息的情感进行分类,提出了股民
【机 构】
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北京信息科技大学智能信息处理研究所,北京信息科技大学外国语学院
【出 处】
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北京信息科技大学学报(自然科学版)
论文部分内容阅读
通过对股民评论信息进行分析实现股票价格预测。构建了一个股民评论信息语料库,利用深度学习方法双向长短期记忆网络(双向LSTM)模型对股民评论信息的情感进行分类,提出了股民评论信息的情感影响力计算方法;通过对9种不同时间窗口的数据进行分析,并根据3种不同计算方法的结果进行股票价格走势预测。实验结果表明预测趋势与股票的实际走势拟合较高,能够为投资者在投资决策中提供帮助。
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