金融领域中文微博情感分析
文献类型：会议
作者：朱浩然[1]
机构：[1]中国人民大学信息学院经济信息管理系
[2]中国人民大学信息学院经济信息管理系
[3]中国人民大学信息学院经济信息管理系
[4]中国人民大学信息学院经济信息管理系
[5]中国人民大学信息学院经济信息管理系
[6]中国人民大学信息学院经济信息管理系
年：2013
会议名称：第八届（2013）中国管理学年会——金融分会场
页码范围：12
会议地点：中国上海
会议开始日期：2013-11-08
所属部门：信息学院
人气指数：1
浏览次数：1
语言：中文
关键词：中文微博;情感分析;信息熵
摘要：自2009年微博登陆中国,到今天已然影响着社会生活的方方面面。相对于中文新闻、论坛来说,微博语言具有着口语化表达多、主观性强、句式复杂、符号繁多等特点。为了准确地提取金融领域微博以及对金融领域微博的情感进行分类,本文分别提出了一种基于Entropy*(TF-IDF-L)的关键词字典构建算法,以及一种基于SVM的多特征情感极性判别模型。并使用2012年的腾讯微博数据进行实证研究。实验结果表明利用Entropy*(TF-IDF-L)算法能够较为准确地构建出关键词词典。基于SVM的多特征情感极性判别模型,并在金融领域微博的情感极性判断上有良好的分类效果。
作者其他论文
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