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基于FinBERT-CNN的股吧评论情感分析方法 被引量:1
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作者 刘薇 姜青山 +2 位作者 蒋泓毅 胡金帅 曲强 《集成技术》 2022年第1期27-39,共13页
我国股市波动受投资者情绪变化影响较大,通过对股吧等金融交流平台上投资者的评论进行情感分析,能够帮助投资者更好地了解股票市场的变化。现有的情感分析方法是利用模型对股票评论集进行分析,但缺少优质的股票评论标注数据集用于模型训... 我国股市波动受投资者情绪变化影响较大,通过对股吧等金融交流平台上投资者的评论进行情感分析,能够帮助投资者更好地了解股票市场的变化。现有的情感分析方法是利用模型对股票评论集进行分析,但缺少优质的股票评论标注数据集用于模型训练,且单一模型提取股票评论特征较为片面,模型的准确性有待提高。该文针对股吧平台上的评论数据,提出一种基于FinBERT-CNN的股吧评论情感分析方法,该方法通过FinBERT预训练模型学习股吧评论数据语义特征,解决缺乏股吧评论标注数据集的问题,并利用卷积神经网络学习股吧评论的局部特征,使模型充分学习股吧评论特征,提高模型情感分类的准确性。实验结果表明,基于FinBERT-CNN的股吧评论情感分析方法均优于现有情感分析方法。此外,通过基于股吧评论情感的股票市场关联分析,验证了股吧评论情感变化与股市波动存在相关性。 展开更多
关键词 股吧评论 情感分析 预训练模型 FinBERT 卷积神经网络
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