江西省自然科学基金(2010GZS0067)
- 作品数：5 被引量：48H指数：4
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- 基于词性标注和依存句法的Web金融信息情感计算被引量：17
- 2013年
- 基于词袋模型的文本情感倾向性分析没有考虑句子的句法结构对句子语义的理解,基于依存句法分析的方法试图解决这一问题.目前基于依存句法分析的方法对影响文本情感的依存关系的选择多根据人为观察,带有随意性.根据影响句子情感倾向性的原极性、修饰极性和动态极性,1)找出了影响句子情感倾向性的4种词性:形容词、动词、副词和名词;2)从词性和汉语句子成分理解的角度,逐一分析了24种依存关系对句子情感计算的影响,找出了可能影响句子情感倾向性的8种依存关系;3)根据这8种依存关系中可能的词性组合设计了6种情感计算规则,并提出了基于二叉树的情感计算策略,设计了情感计算二叉树的构建算法和基于情感计算二叉树的情感计算算法;4)在Web金融信息上进行了实验测试,实验结果表明了该方法的有效性.
- 万常选江腾蛟钟敏娟边海容
- 关键词：情感计算词性标注依存句法分析
- 网络金融信息与上市公司财务状况的关系研究被引量：15
- 2013年
- 随着互联网的发展,网络金融信息对于资本市场所起的作用日渐为人们所重视。通过分析网络金融信息与上市公司财务状况的关系,发现网络金融信息情感值和信息热度与上市公司财务状况的多个方面均具有相关性,尤其是与偿债能力和盈利能力的相关性尤为显著。网络金融信息情感值中蕴含有上市公司财务指标所不具备的信息,在对上市公司是否会被ST的预测时,可以作为财务指标的有效补充,提高预测效率,但是信息热度指标的影响却几乎可以忽略。
- 边海容万常选万建香
- 关键词：情感分析财务状况
- 考虑Web金融信息的上市企业财务危机预测模型研究被引量：14
- 2013年
- 以往财务危机预测研究主要基于财务指标,而随着研究的深入,财务指标本身的局限性也日益凸显,如财务报表的滞后性及财务数据易于被操纵等,这影响了财务危机预测模型的性能。鉴于此,通过情感倾向值的计算,将Web金融信息文本有效地数值化,并将其作为预测指标变量用于财务危机预测,使用LIBSVM分别构建纯财务指标预测模型和引入Web金融信息指标变量后的混合指标预测模型,并对模型的预测结果进行了比较分析。混合指标预测模型在预测的有效性、稳定性和超前性上均好于纯财务指标预测模型。
- 边海容万常选刘德喜江腾蛟
- 关键词：情感分析财务危机
- 基于特征词权重的文本分类被引量：1
- 2012年
- 在文本分类时,只有少数学者利用特征词权重对文本进行向量表示,但是所使用的特征选择算法没有考虑特征词权重的正负及其范围等。因此,本文在CHI统计基础上提出一种计算特征词类相关性的新方法,并根据各类特征集中包含的特征词的数量,选用不同的文本类相关性计算方法;在判定文本类别过程中,只使用文本包含的特征词的个数及其类相关性,对含特征词少的文本也能很好判别。实验表明,该方法有效可行。
- 杨莉万常选雷刚俞涛孔保新
- 关键词：文本分类
- 基于语素的金融证劵域文本情感探测被引量：7
- 2011年
- 随着数据挖掘和自然语言处理技术的不断提高,Web上评论资源越来越受到研究者们青眯.由于在金融证劵域还没有现成的情感语料库,所以情感分析在金融证劵领域内的应用还很罕见.面对篈?的非结构化Web文本金融信息,充分考虑金融信息的领域特征,运用基于语素分数的文档情感倾向值计算方法对Web文档进行情感分析.对于每个文档计算出一个情感值,情感值的符号表示其情感倾向,情感值的绝对值大小反映文档的倾向强度.这就避免了金融证劵域情感语料库缺少这一局限.实验结果表明,该方法可以有效地分析Web金融信息的情感倾向.
- 李国林万常选边海容杨莉钟敏娟
- 关键词：金融信息情感分析
- Web金融信息情感倾向与上市公司财务危机的关系研究
- 由于互联网技术的蓬勃发展,Web金融信息对于金融领域的影响已越来越不容忽视。面对海量的非结构化的Web金融信息,本文提出了一种文档倾向值计算方法,定性分析了Web金融信息情感倾向与上市公司财务危机的关系。通过实证分析,运...
- 边海容万常选李国林杨莉
- 关键词：金融信息财务危机情感倾向预警
- 文献传递
