面向證券評(píng)論的情感分析研究與應(yīng)用
發(fā)布時(shí)間:2021-08-05 23:31
我國(guó)資本市場(chǎng)不斷壯大和成熟,但還存在個(gè)人投資者資金量小、專業(yè)能力不強(qiáng)和個(gè)人情緒影響投資決策等情況。一些學(xué)者運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等文本情感分析技術(shù)研究互聯(lián)網(wǎng)上用戶的證券評(píng)論情感傾向來(lái)了解投資者情緒,取得了不少成果,但是存在研究分析的樣本量偏少、未將最新的文本情感分析方法運(yùn)用于證券評(píng)論情感分析領(lǐng)域等情況。本文收集整理了一些東方財(cái)富股吧的上證指數(shù)評(píng)論,擴(kuò)大研究樣本量,同時(shí)結(jié)合近期文本情感分析研究成果,構(gòu)建了三級(jí)證券評(píng)論情感詞典,提取評(píng)論情感特征融入證券評(píng)論情感分析研究,結(jié)合詞向量和詞性向量構(gòu)建了多特征融合證券評(píng)論情感分析模型MF2SCSAM,并應(yīng)用于構(gòu)建投資者情緒指數(shù),進(jìn)一步豐富了證券評(píng)論情感分析研究。開展的具體工作有如下四點(diǎn)。(1)構(gòu)建證券評(píng)論語(yǔ)料庫(kù)。本文爬取了東方財(cái)富股吧中上證指數(shù)2018年8月1日—2019年7月31日的評(píng)論,合計(jì)96.83萬(wàn)條,作為原始語(yǔ)料數(shù)據(jù);之后進(jìn)行了清洗整理;然后運(yùn)用jieba分詞工具對(duì)整理后的評(píng)論數(shù)據(jù)進(jìn)行分詞和去停用詞;選取詞匯數(shù)≤32個(gè)詞匯的評(píng)論,合計(jì)86.06萬(wàn)條,構(gòu)建證券評(píng)論語(yǔ)料庫(kù)。在證券評(píng)論語(yǔ)料庫(kù)中選取3.01萬(wàn)條評(píng)論手工進(jìn)行三...
【文章來(lái)源】:江西財(cái)經(jīng)大學(xué)江西省
【文章頁(yè)數(shù)】:62 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
東方財(cái)富股吧上證指數(shù)吧評(píng)論列表頁(yè)面
第3章證券評(píng)論語(yǔ)料庫(kù)與情感詞典構(gòu)建15圖3.1東方財(cái)富股吧上證指數(shù)吧評(píng)論列表頁(yè)面圖3.2東方財(cái)富股吧評(píng)論內(nèi)容頁(yè)面本文采用Python語(yǔ)言的BeautifulSoup庫(kù)抓取東方財(cái)富股吧里的上證綜指吧的評(píng)論。首先,讀取上證綜指吧各評(píng)論列表網(wǎng)頁(yè),解析出列表網(wǎng)頁(yè)中每條評(píng)論的閱讀數(shù)、跟評(píng)數(shù)、標(biāo)題、評(píng)論頁(yè)面鏈接、用戶名和最后更新時(shí)間,插入PostgreSQL數(shù)據(jù)庫(kù),抓取流程見圖3.3。待抓取完需要的上證綜指吧各評(píng)論列表網(wǎng)頁(yè)后,查詢PostgreSQL數(shù)據(jù)庫(kù),得到每條評(píng)論的評(píng)論頁(yè)面鏈接,讀取評(píng)論頁(yè)面,解析出評(píng)論頁(yè)面內(nèi)容中的標(biāo)題、正文、發(fā)表時(shí)間、用戶吧齡和用戶影響力等信息,更新至PostgreSQL數(shù)據(jù)庫(kù)中,得到證券評(píng)論數(shù)據(jù)集庫(kù)(SecuritiesCommentDB),抓取流程見圖3.4。整個(gè)抓取過(guò)程見算法3.1。
第3章證券評(píng)論語(yǔ)料庫(kù)與情感詞典構(gòu)建21圖3.5證券評(píng)論標(biāo)注程序界面3.2證券評(píng)論情感詞典的構(gòu)建3.2.1情感詞典介紹在語(yǔ)句中常常存在可以直接反映作者情感的詞匯,例如:“開心”、“失望”、“心曠神怡”、“大失所望”等。不少學(xué)者已經(jīng)在情感詞典構(gòu)建方面做了諸多工作,已經(jīng)構(gòu)建了一些中文情感詞典。目前常用的中文情感詞典有:李軍中文褒貶義詞典、臺(tái)灣大學(xué)NTUSD情感詞典和知網(wǎng)Hownet情感詞典等,見表3.6。表3.6常用的中文情感詞典與舉例字典名稱情感屬性詞數(shù)舉例李軍中文褒貶義詞典正面情感5,567聰明、濃麗、慈善、得勁、晉升、卓絕、怡然、爽直、……負(fù)面情感4,469喪心病狂、破壞、僻陋、落井下石、叛徒、仇敵、荒誕、沮喪、……臺(tái)灣大學(xué)NTUSD正面情感2,810一帆風(fēng)順、引人贊美、心滿意足、令人高興、可稱贊的、多才多藝、壯麗雄偉、卓越、……負(fù)面情感8,274一下子爆發(fā)、刁難、小氣、任性、危險(xiǎn)之源、奸詐、有矛盾情緒、低級(jí)庸俗、……知網(wǎng)Hownet正面情感836稱心如意、崇拜、頂禮膜拜、感激不勁關(guān)懷備至、愛不釋手、愛寵、……負(fù)面情感1,254哀切、悲、鄙夷、搥胸頓足、愁、倉(cāng)皇失措、沉痛、……正面評(píng)價(jià)3,730安分、奔放、燦爛、誠(chéng)懇、醇美、淡雅、動(dòng)人、……負(fù)面評(píng)價(jià)3,116礙眼、百孔千瘡、不負(fù)責(zé)任、慘絕人寰、沉痛、膽怯、低俗、惡心、……
本文編號(hào):3324641
【文章來(lái)源】:江西財(cái)經(jīng)大學(xué)江西省
【文章頁(yè)數(shù)】:62 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
東方財(cái)富股吧上證指數(shù)吧評(píng)論列表頁(yè)面
第3章證券評(píng)論語(yǔ)料庫(kù)與情感詞典構(gòu)建15圖3.1東方財(cái)富股吧上證指數(shù)吧評(píng)論列表頁(yè)面圖3.2東方財(cái)富股吧評(píng)論內(nèi)容頁(yè)面本文采用Python語(yǔ)言的BeautifulSoup庫(kù)抓取東方財(cái)富股吧里的上證綜指吧的評(píng)論。首先,讀取上證綜指吧各評(píng)論列表網(wǎng)頁(yè),解析出列表網(wǎng)頁(yè)中每條評(píng)論的閱讀數(shù)、跟評(píng)數(shù)、標(biāo)題、評(píng)論頁(yè)面鏈接、用戶名和最后更新時(shí)間,插入PostgreSQL數(shù)據(jù)庫(kù),抓取流程見圖3.3。待抓取完需要的上證綜指吧各評(píng)論列表網(wǎng)頁(yè)后,查詢PostgreSQL數(shù)據(jù)庫(kù),得到每條評(píng)論的評(píng)論頁(yè)面鏈接,讀取評(píng)論頁(yè)面,解析出評(píng)論頁(yè)面內(nèi)容中的標(biāo)題、正文、發(fā)表時(shí)間、用戶吧齡和用戶影響力等信息,更新至PostgreSQL數(shù)據(jù)庫(kù)中,得到證券評(píng)論數(shù)據(jù)集庫(kù)(SecuritiesCommentDB),抓取流程見圖3.4。整個(gè)抓取過(guò)程見算法3.1。
第3章證券評(píng)論語(yǔ)料庫(kù)與情感詞典構(gòu)建21圖3.5證券評(píng)論標(biāo)注程序界面3.2證券評(píng)論情感詞典的構(gòu)建3.2.1情感詞典介紹在語(yǔ)句中常常存在可以直接反映作者情感的詞匯,例如:“開心”、“失望”、“心曠神怡”、“大失所望”等。不少學(xué)者已經(jīng)在情感詞典構(gòu)建方面做了諸多工作,已經(jīng)構(gòu)建了一些中文情感詞典。目前常用的中文情感詞典有:李軍中文褒貶義詞典、臺(tái)灣大學(xué)NTUSD情感詞典和知網(wǎng)Hownet情感詞典等,見表3.6。表3.6常用的中文情感詞典與舉例字典名稱情感屬性詞數(shù)舉例李軍中文褒貶義詞典正面情感5,567聰明、濃麗、慈善、得勁、晉升、卓絕、怡然、爽直、……負(fù)面情感4,469喪心病狂、破壞、僻陋、落井下石、叛徒、仇敵、荒誕、沮喪、……臺(tái)灣大學(xué)NTUSD正面情感2,810一帆風(fēng)順、引人贊美、心滿意足、令人高興、可稱贊的、多才多藝、壯麗雄偉、卓越、……負(fù)面情感8,274一下子爆發(fā)、刁難、小氣、任性、危險(xiǎn)之源、奸詐、有矛盾情緒、低級(jí)庸俗、……知網(wǎng)Hownet正面情感836稱心如意、崇拜、頂禮膜拜、感激不勁關(guān)懷備至、愛不釋手、愛寵、……負(fù)面情感1,254哀切、悲、鄙夷、搥胸頓足、愁、倉(cāng)皇失措、沉痛、……正面評(píng)價(jià)3,730安分、奔放、燦爛、誠(chéng)懇、醇美、淡雅、動(dòng)人、……負(fù)面評(píng)價(jià)3,116礙眼、百孔千瘡、不負(fù)責(zé)任、慘絕人寰、沉痛、膽怯、低俗、惡心、……
本文編號(hào):3324641
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