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题名利用篇章结构改进股评观点分类的研究
被引量：6
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作者
胡航丽
莫倩
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机构
北京工商大学计算机与信息工程学院
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2009年第5期899-902,共4页
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基金
北京市科委科技新星计划项目(2006B10)资助
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文摘
尝试将观点分类的思想和方法应用到股评观点分析领域.通过对股评篇章结构的分析,分别提取股评的标题和预测型语句,利用SVM算法,构造标题分类器和正文分类器,然后选择合适的阈值和权值融合两大分类器,自动的将股评分为看多、看平、看空三个类别.实验结果显示,与SO-PMI算法、非基于篇章结构的SVM算法相比,查准率和查全率提高了近10%,分别达到了88.0%、86.8%.
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关键词
观点分类
SVM
篇章结构
股评
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Keywords
opinion classification
SVM
discourse structure
stock recommendations
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名一种混合的股评观点倾向性分析方法
被引量：5
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作者
莫倩
张渝杰
胡航丽
张华平
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机构
北京工商大学计算机与信息工程学院
北京理工大学计算机学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011年第19期222-225,共4页
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基金
北京市科委科技新星计划项目(No.2006B10)
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文摘
对主观性文本的观点倾向性分析是当前自然语言处理领域的一个研究难点,针对股评文章与一般性网络评论相比的不同特点,将基于篇章结构的股评观点倾向性方法和基于模式的股评倾向性分析方法相结合,构建了一种混合的股评观点倾向性分析方法。实验结果表明,混合的股评观点倾向性分析方法可以使查全率和查准率在综合水平上得到显著提高,分别达到90.2%,84.8%。
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关键词
倾向性分析
股评
篇章结构
模式
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Keywords
polarity analysis
stocks comments
chapter structure
mode
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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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题名基于web的股评观点挖掘系统
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作者
莫倩
姜越
胡航丽
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机构
北京工商大学计算机与信息工程学院
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出处
《计算机系统应用》
2012年第12期38-42,51,共6页
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基金
国家自然科学基金(61170112)
北京市教委科技创新平台建设项目(PXM2011_014213_113631)
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文摘
互联网已经逐渐成为散户投资者获得投资信息的主要渠道."大盘走势"是散户投资股市主要考虑的因素.这里基于股评文章的特征设计实现了股评观点挖掘系统.该系统利用基于模式的倾向性分析股评的方法,识别并提取预测性观点句并通过倾向性分析最终获得股评的分类.实验表明,基于该方法的观点挖掘系统,查准率达到了91.7%.
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关键词
观点挖掘
模式
倾向性分析
股评
观点挖掘系统
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Keywords
opinion mining
mode
orientation analysis
stocks comments
opinion mining system
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分类号
TP391.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP393.09
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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