基于詞典的財(cái)經(jīng)微博信息的情感態(tài)度挖掘.pdf

1、近年來(lái)，隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，中國(guó)的股票市場(chǎng)發(fā)展也呈現(xiàn)迅猛之勢(shì)。中國(guó)股市已擁有2467家上市公司，滬深股市總市值23.5萬(wàn)億，股民數(shù)量已達(dá)到1.6億，中國(guó)股市已經(jīng)成為全球市值的第三大市場(chǎng)。對(duì)股民而言，互聯(lián)網(wǎng)財(cái)經(jīng)類消息與他們的利益息息相關(guān)。
　　微博作為一種新型的社交工具，由于其簡(jiǎn)短寫作，便捷發(fā)布，實(shí)時(shí)交互的特點(diǎn)深受大眾歡迎，微博已成為國(guó)內(nèi)第二大網(wǎng)絡(luò)社交媒介，也是第二大輿情源頭。面向財(cái)經(jīng)類的微博信息分析，關(guān)注公眾對(duì)財(cái)經(jīng)市場(chǎng)的反應(yīng)—

2、—情感，可以為市場(chǎng)預(yù)測(cè)提供參考，為財(cái)經(jīng)行業(yè)從業(yè)人員和投資者服務(wù)。因此，以財(cái)經(jīng)領(lǐng)域作為研究實(shí)例，分析微博輿情有現(xiàn)實(shí)意義和應(yīng)用價(jià)值。
　　在針對(duì)財(cái)經(jīng)微博的情感態(tài)度分析研究中，構(gòu)建了一個(gè)完整的分類模型，主要從規(guī)范化、分類、命名實(shí)體識(shí)別、情感分析、趨勢(shì)預(yù)測(cè)等方面開(kāi)展研究。但是本文將重心放在情感分析上，情感傾向分類也被稱為觀點(diǎn)挖掘(Opinion Mining)或者情感極性分類，可以理解為用戶對(duì)某客體表達(dá)自身觀點(diǎn)所持的態(tài)度是支持、反對(duì)、中立

3、，也就是常說(shuō)的正面情感、負(fù)面情感、中性情感。在論文的具體實(shí)施過(guò)程中，研究的主要內(nèi)容包括以下幾部分:
　　(1)研究了公司組織機(jī)構(gòu)名稱全稱及簡(jiǎn)稱的語(yǔ)法構(gòu)成、語(yǔ)義特點(diǎn)及組織規(guī)律，并結(jié)合金融領(lǐng)域特有的情感詞，使用情感傾向點(diǎn)互信息算法(SO-PMI)構(gòu)建了金融領(lǐng)域詞典。
　　(2)分析研究中文微博的特點(diǎn)，在結(jié)合網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)言及金融語(yǔ)言特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了網(wǎng)絡(luò)用語(yǔ)詞典和否定詞、程度副詞及表情符詞典，對(duì)深入研究情感態(tài)度挖掘具有重要幫助。