针对金融文本情感倾向模糊问题,设计了一种基于BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers,基于Transformer的双向编码技术)和Bi-LSTM(Bidirectional Long Short-Term Memory Network,双向长短时记忆网络)的金融文...针对金融文本情感倾向模糊问题,设计了一种基于BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers,基于Transformer的双向编码技术)和Bi-LSTM(Bidirectional Long Short-Term Memory Network,双向长短时记忆网络)的金融文本情感分析模型,以BERT模型构建词向量,利用全词掩盖方法,能够更好地表达语义信息。为搭建金融文本数据集,提出一种基于深度学习模型的主题爬虫,利用BERT+Bi-GRU(双门控循环单元)判断网页内文本主题相关性,以文本分类结果计算网页的主题相关度。实验结果表明:本文所设计的情感分析模型在做情感分析任务时取得了87.1%的准确率,能有效分析文本情感倾向。展开更多
文摘针对金融文本情感倾向模糊问题,设计了一种基于BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers,基于Transformer的双向编码技术)和Bi-LSTM(Bidirectional Long Short-Term Memory Network,双向长短时记忆网络)的金融文本情感分析模型,以BERT模型构建词向量,利用全词掩盖方法,能够更好地表达语义信息。为搭建金融文本数据集,提出一种基于深度学习模型的主题爬虫,利用BERT+Bi-GRU(双门控循环单元)判断网页内文本主题相关性,以文本分类结果计算网页的主题相关度。实验结果表明:本文所设计的情感分析模型在做情感分析任务时取得了87.1%的准确率,能有效分析文本情感倾向。
