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题名基于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
蒋泓毅
胡金帅
曲强
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机构
中国科学院深圳先进技术研究院
中国科学院大学深圳先进技术学院
厦门大学
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出处
《集成技术》
2022年第1期27-39,共13页
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基金
广东省自然科学基金项目(2018A030313943)
深圳基础研究(自由探索)项目(JCYJ20180302145633177)。
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文摘
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。
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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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Keywords
guba stock forum
sentiment analysis
pre-training model
FinBERT
convolution neural network
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分类号
TP399
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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