【摘要】：使用自然語言處理技術(shù)對網(wǎng)上財經(jīng)文章進行與通貨膨脹有關(guān)的情感分析,實驗結(jié)果發(fā)現(xiàn),使用無監(jiān)督詞典方法獲得的系統(tǒng)分析結(jié)果,具有與通貨膨脹顯著相關(guān)關(guān)系,但提前期不明顯;使用基于專家意見的監(jiān)督訓練方法獲得的系統(tǒng)結(jié)果,相較通貨膨脹具有1-3個月的提前期,能夠為通貨膨脹預期的度量提供實質(zhì)性的支持,從而可以用于輔助宏觀經(jīng)濟管理以及微觀經(jīng)濟決策。
[Abstract]:Using natural language processing technology to analyze the inflation-related affective analysis of online financial articles, the experimental results show that the systematic analysis results obtained by using the unsupervised dictionary method have a significant correlation with inflation. But the lead time is not obvious; The systematic results obtained using supervisory training methods based on expert advice have a lead time of 1-3 months compared to inflation and can provide substantive support for the measurement of inflation expectations. This can be used to assist macroeconomic management and micro-economic decision-making.
【作者單位】： 西南石油大學經(jīng)濟管理學院;
【基金】：西南石油大學科技基金項目“基于自然語言處理的證券投資教育系統(tǒng)”(項目編號:010XJR004)研究成果之一
【分類號】：TP391.1;F822.5

【二級參考文獻】

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本文編號：2367280