【摘 要】
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为尽早发现负面新闻以降低对公司的影响,提出采用判断新闻文本关键句群倾向性的方法判断新闻的倾向性。对于公司名识别,在综合原有方法优势的基础上增加百度百科查询,向公司
【机 构】
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北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室,首都师范大学北京成像技术高精尖创新中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61671070);北京成像技术高精尖创新中心基金项目(BAICIT-2016003);国家语委重大课题基金项目(ZDA125-26);国家语委重点基金项目(ZDI135-53)
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为尽早发现负面新闻以降低对公司的影响,提出采用判断新闻文本关键句群倾向性的方法判断新闻的倾向性。对于公司名识别,在综合原有方法优势的基础上增加百度百科查询,向公司名基础词典加入公司名和公司代码映射;在关键句群抽取环节中,使用doc2vec模型计算句子和新闻标题相似度,综合句子位置信息、句子中领域动词信息、句子中公司名信息;使用Word2vec模型并结合TFIDF的句子表示方法,使句子的表示更加准确、更有侧重。使用LSTM模型对关键句群进行分类,实验结果表明,该模型分类效果优于传统机器学习分类模型和CNN。
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