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基于机器学习的外汇新闻情感分析 被引量：15
1
作者 戚天梅 过弋 +2 位作者 王吉祥 王志宏 成舟 《计算机工程与设计》 北大核心 2020年第6期1742-1748,共7页
为提高外汇新闻的意见挖掘,分析外汇新闻的数据特征,提出面向外汇新闻文本的细粒度情感分析方法,包括对情感倾向和情感强度的计算。在情感倾向方面,基于朴素贝叶斯、逻辑回归、随机森林和支持向量机4种机器学习算法,设计融合情感词权重... 为提高外汇新闻的意见挖掘,分析外汇新闻的数据特征,提出面向外汇新闻文本的细粒度情感分析方法,包括对情感倾向和情感强度的计算。在情感倾向方面,基于朴素贝叶斯、逻辑回归、随机森林和支持向量机4种机器学习算法,设计融合情感词权重的情感倾向计算方法;在情感强度方面,分析外汇新闻中影响情感强度的特征词,通过权重策略,实现最优权重组合下的外汇新闻情感强度计算。实验结果表明了该方法在情感倾向和情感强度计算方面的有效性。 展开更多
关键词 外汇 细粒度 情感分析 情感强度 机器学习
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