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题名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
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作者
万常选
江腾蛟
钟敏娟
边海容
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机构
江l西财经大学信息管理学院
江西财经大学数据与知识工程江西省高校重点实验室
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出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2013年第12期2554-2569,共16页
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基金
国家自然科学基金项目(61173146)
国家社会科学基金项目(12CTQ042)
+1 种基金
江西省高等学校科技落地计划(产学研合作)项目(KJLD12022)
江西省自然科学基金项目(2010GZS0067)
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文摘
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.
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关键词
情感计算
情感倾向性分析
web金融信息
词性标注
依存句法分析
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Keywords
sentiment computing
sentiment orientation analysis
web financial information
part-ofspeech tagging
dependency parsing
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名考虑Web金融信息的上市企业财务危机预测模型研究
被引量：15
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作者
边海容
万常选
刘德喜
江腾蛟
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机构
江西财经大学信息管理学院
江西财经大学数据与知识工程江西省高校重点实验室
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2013年第11期295-298,315,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(61173146)
国家社会科学基金项目(12CTQ042)
江西省自然科学基金项目(2010GZS0067)资助
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文摘
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。
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关键词
情感分析
预测模型
web金融信息
财务危机
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Keywords
Sentiment analysis,Rediction model,web financial information,Financial crisis
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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