【摘 要】
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随着中文自然语言处理技术的不断进步,再结合国内股市处于弱有效市场的基本判断,通过分析当日发布的各种文本数据判断市场情绪的研究在逐渐增多,其中大部分是通过分析新闻文本情感倾向来判断市场情绪,通过分析评论情感倾向判断市场情绪的研究并不多。为了分析股票评论情感倾向与市场走势的关系,首先,针对评论数据集匮乏的问题,使用爬虫技术爬取相关论坛的评论,并对其进行情感标注、文本清洗等工作。而后对比Word2vec
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随着中文自然语言处理技术的不断进步,再结合国内股市处于弱有效市场的基本判断,通过分析当日发布的各种文本数据判断市场情绪的研究在逐渐增多,其中大部分是通过分析新闻文本情感倾向来判断市场情绪,通过分析评论情感倾向判断市场情绪的研究并不多。为了分析股票评论情感倾向与市场走势的关系,首先,针对评论数据集匮乏的问题,使用爬虫技术爬取相关论坛的评论,并对其进行情感标注、文本清洗等工作。而后对比Word2vec模型与ALBERT模型,选取ALBERT模型进行文本向量化,构建ALBERT-CNN-Bi GRU模型,调整模型参数并与卷积神经网络、双向门控循环单元模型进行对比。将该模型用于股票评论情感倾向预测,探究股票评论情绪与股票走势的联系、分析评论情感倾向判断市场所处位置。研究结果表明:ALBERT-CNN-Bi GRU模型在评论情感分类上有更好的效果,在测试集上达到了85.99%的准确率,高于卷积神经网络、双向门控循环单元模型80.92%、82.34%的准确率。将评论情感倾向分析计算得出当日情绪指标,通过该指标可以较好的判断市场底部位置。结合该指标通过长短记忆神经网络模型训练的涨跌预测模型在上证指数的准确率达到53.88%,比不加该指标的准确率高8.73%。
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