基于情感增强和语义依存的金融隐式情感分析模型

金融情感分析是一种判断金融文本的情感倾向性的技术,广泛应用于舆情分析和监管协调等方面。由于金融领域文本中包含隐式情感信息,难以根据情感特征直接判定情感极性。针对这一问题,提出一种基于情感增强和语义依存的金融隐式情感分析模型(FSED),以期提高分类的准确率。首先,采用FinBERT生成词向量,并输入到Bi-GRU提取上下文语义信息,通过嵌入积极和消极情感词向量构建两极注意力机制,用于分别提取2种语境下的情感特征向量;然后,根据文本的语义依存图建立依存关系和关系类型矩阵,结合2种矩阵和top-k策略构建选择注意力矩阵,再输入到图卷积网络来提取文本的语义依存特征;最后,融合情感增强和语义依存的特征,并使用平均池化和最大池化层对特征进行压缩,经全连接层和Softmax获得分类结果。实验结果表明,相较于A-GCN,FSED可以提升金融领域隐式情感分析的准确率。