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题名融合情感分析与SVM_LSTM模型的股票指数预测
被引量:9
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作者
杨妥
李万龙
郑山红
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机构
长春工业大学计算机科学与工程学院
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出处
《软件导刊》
2020年第8期14-18,共5页
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基金
吉林省自然科学基金项目(20130101060JC)。
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文摘
由于股票市场变化存在着多因素、非线性、时变性等特点,传统预测模型忽视了股指波动影响因素特征提取的合理性与准确性,导致预测效果不理想。鉴于此,提出了融合情感分析和SVM_LSTM特征提取模型的股指预测方法以提高股指预测精度,将SVM和LSTM方法相结合建立SVM_LSTM模型,提取影响股指波动的情感极性特征、涨跌趋势特征以及股票技术指标特征,进而弥补影响股指波动的存在因素实现股指预测。通过与传统股指预测方法相比较,该方法实验结果的MSE(均方差)达到了0.1722,比传统模型的均方差缩小了约0.0837,证明了该预测方法在准确度上效果更好。
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关键词
股指预测
技术指标
LSTM
情感分析
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Keywords
stock index prediction
technical indicators
LSTM
emotional analysis
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名结合上下文和注意力机制的特定目标情感分析
被引量:5
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作者
于佳楠
李万龙
郑山红
杨妥
苏珂
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机构
长春工业大学计算机科学与工程学院
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出处
《长春工业大学学报》
CAS
2020年第2期142-148,共7页
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基金
吉林省自然科学基金资助项目(20130101060JC)。
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文摘
在模型中引入评价目标的上下文信息,通过LSTM对其进行独立语义编码,同时引入基于评价目标的注意力机制,改善得到的情感特征信息。最后在SemEval2014 Task4的Restaurant和Twitter两个不同领域的数据集上进行了实验。
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关键词
情感分析
神经网络
上下文信息
注意力机制
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Keywords
sentiment analysis
neural network
context information
attention mechanism
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于新闻信息的股票指数预测
被引量:5
- 3
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作者
杨妥
李万龙
郑山红
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机构
长春工业大学计算机科学与工程学院
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出处
《长春工业大学学报》
CAS
2020年第1期47-52,共6页
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基金
吉林省自然科学基金资助项目(20130101060JC)。
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文摘
采用LSTM方法对新闻内容信息进行情感分析,再将分析得到的情感分类结果与股票的技术指标相结合作为特征值,利用BP神经网络进行预测。
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关键词
股指预测
情感分析
技术指标
LSTM
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Keywords
stock index prediction
emotional analysis
technical indicators
LSTM
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名建筑设计细节存在的设计问题分析
被引量:3
- 4
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作者
杨妥
陈志光
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机构
中建华帆建筑设计院有限公司
河北惠宁建筑标准设计有限公司
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出处
《门窗》
2016年第7期155-155,共1页
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文摘
细节决定成败,建筑设计中更能体现出这种道理,在建筑设计中的设计过程中,细节设计的问题解决更能体现出建筑设计的设计师的建筑设计水平。决定建筑设计的各种因素很多,针对细节设计环节设计人员一定要由匠人精神,与细节处细致打造,才能出好的建筑作品。
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关键词
建筑设计
细节设计
问题分析
匠人精神
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分类号
TU201
[建筑科学—建筑设计及理论]
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题名建筑设计创新
- 5
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作者
陈志光
杨妥
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机构
河北惠宁建筑标准设计有限公司
中建华帆建筑设计院有限公司
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出处
《门窗》
2016年第6期162-162,共1页
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文摘
时代在发展,建筑设计也在不断进步,尤其是现代建筑设计新思维的出现,促使现代建筑设计不断创新,文中就建筑设计的创新进行阐述。
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关键词
建筑设计
创新
阐述
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分类号
TU201
[建筑科学—建筑设计及理论]
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题名现代住宅建筑节能设计探讨
- 6
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作者
陈志光
杨妥
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机构
河北惠宁建筑标准设计有限公司
中建华帆建筑设计院有限公司
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出处
《城市地理》
2016年第7X期140-140,共1页
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文摘
当前引领建筑设计潮流的是节能型的建筑设计,其中包括了许多的科学新技术的运用,是当前建筑设计中科学技术应用的前沿,同时近年来建筑行业的高速发展催生了建筑节能技术的成长与发展。
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关键词
住宅
建筑节能
设计
新技术应用
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分类号
TU241.91
[建筑科学—建筑设计及理论]
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