基于中文股票博客的情感分类

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

摘要：根据新浪财经股票博客的特点,使用点互信息（PMI）方法构建了股票情感词典,在所构建的股票情感词典和现有的台湾大学情感词典基础上,结合经典贝叶斯方法对新浪财经博客的情感分析进行研究,并且在中文分词、自然语言处理（NLP）技术的基础上研究文本句法结构对股票博客文本情感分类结果的影响.实验结果表明：考虑文本中的句法细节以后,如词语搭配、否定词和连词等,使用PMI股票情感词典＋贝叶斯方法,宏平均准确率从60.19%提高到80.50%,宏平均召回率从原来的59.35%提高到78.70%,宏平均F1值也由59.77%达到了79.60%.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/93869A/201502/664375728.html

送人玫瑰，手留余香~如您已下载到该资源，可在回帖当中上传与大家共享，欢迎来CDA社区交流学习。（仅供学术交流用。）

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏0 回帖

关键词：cqvip 新浪财经 中文分词 学术交流 HTML 情感词典 PMI算法 自然语言处理