基于情感分析技术的股票研究报告分类

被引：5

作者：

彭敏 ^{[1
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汪清 ^{[1
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黄济民 ^{[1
]}

周李 ^{[1
]}

胡鑫汇 ^{[1
]}

机构：

[1] 武汉大学计算机学院

[2] 武汉大学深圳研究院

来源：

武汉大学学报(理学版) | 2015年 / 61卷 / 02期

关键词：

情感分析; 特征提取; 支持向量机; 朴素贝叶斯; 不平衡数据集; 股票研究报告;

D O I：

10.14188/j.1671-8836.2015.02.004

中图分类号：

TP391.1 [文字信息处理];

学科分类号：

摘要：

基于情感文本分析技术对股票研究报告中的投资建议进行分类.提取股票研究报告中的"组合特征";采用改进的卡方统计方法进行特征提取,并通过支持向量机(SVM)和朴素贝叶斯算法进行分类,验证分类效果;探讨了权重计算、特征维度和样本数量对分类效果的影响.基于东方财富网上采集的14 000篇股票研究报告的实验表明,通过提取"组合特征"、部分特征维度以及对训练样本重采样,可以取得较好的分类效果.

引用

页码：124 / 130

页数：7

共 9 条

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