摘要
在金融领域中,随着大数据时代的来临,信息生产和传递速度远超以前,每天都有各大公司的新闻报导出现在媒体上,面对日常大量的文本数据,往往缺乏有效的分析手段,分析效率低,成本高。随着技术的成熟,计算机硬件算力的不断提升,如今深度学习技术已经在图片识别,自然语言处理,自动驾驶,推介系统等多个领域大放异彩。其中,自然语言处理(NPL)为金融文本情感分析提供一种解决方案,本文即基于卷积神经网络模型,对金融文本进行情感分析,输入为文本预料,通过模型学习自动得到文本的情感分类,进而为金融领域舆情研究、量化分析等工作提供参考。实验结果表明,基于1DCNN神经网络对于文本情感分析有着良好的拟合效果,且情感分类的准确性有着良好的表现。
