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为了更好地挖掘投资者情绪,解决在股市文本情绪分析过程中,现有情感词典构建方法自动化程度低、行业特异性不足和精确度不足等问题.在构建基本情感词典的基础上,Word2vec对自动添加的高频情感词语进行极性判断与赋值,并将情感词典构建改为优化问题,采用改进模拟退火算法对情感词典的词语分值进行优化,提高股市情感词典性能.实验结果表明:该方法所构建的股市情感词典可以有效识别股市文本情绪,提升文本覆盖率,具有更强的行业特异性,提升情绪分析准确性,可更好用于投资者情绪相关研究.
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科学技术与工程
ISSN： 1671-1815
CN： 11-4688/T
Year： 2020
Issue： 21
Volume： 20
Page： 8683-8689
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