隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展與金融行業(yè)的不斷發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)輿情已逐漸成為影響我國(guó)企業(yè)穩(wěn)定發(fā)展的一個(gè)重要因素。網(wǎng)絡(luò)輿情的社會(huì)影響力極強(qiáng)、傳播速度極快,對(duì)金融類的輿情報(bào)道進(jìn)行輿情分析,有利于相關(guān)機(jī)構(gòu)便捷地了解事件的輿情并做出正確的引導(dǎo)和管控,也有助于金融市場(chǎng)的可持續(xù)發(fā)展。本文利用主題模型,情感詞典構(gòu)建,輿情分析等技術(shù),對(duì)金融相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)輿情進(jìn)行詳細(xì)研究,設(shè)計(jì)了一個(gè)金融輿情分析系統(tǒng)。該系統(tǒng)從改進(jìn)的主題模型中有效地識(shí)別出文本中的情感詞,并將情感詞與更全面、更完善的金融領(lǐng)域情感詞典相匹配,計(jì)算該情感詞的情感傾向值,以更準(zhǔn)確地對(duì)金融文本進(jìn)行輿情分類。本文研究的內(nèi)容具體如下:1.改進(jìn)的WHDP模型。傳統(tǒng)HDP主題模型基于“詞袋”假設(shè)造成了文本語(yǔ)義上的混淆,針對(duì)此問(wèn)題本文提出基于窗口的層次狄利克雷過(guò)程(Window-based hierarchical Dirichlet process,WHDP)主題模型,即在HDP模型中引入窗口機(jī)制,利用窗口把文檔劃分為較小的片段,通過(guò)移動(dòng)窗口保證詞與詞之間的順序關(guān)系,減少文本語(yǔ)義上的混淆。實(shí)驗(yàn)表明,WHDP模型有混淆度更小、泛化能力更強(qiáng)的優(yōu)勢(shì)。2.改進(jìn)的CHDP模型。HDP...

【文章頁(yè)數(shù)】：80 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖2-1jieba分詞結(jié)果

第二章相關(guān)原理與技術(shù)13（3）基于理解的方法，這種方法在詞典的基礎(chǔ)上考慮了詞之間的語(yǔ)義關(guān)系，利用語(yǔ)義信息消除歧義問(wèn)題。但是，計(jì)算機(jī)不能學(xué)習(xí)到這些信息，需要大量的語(yǔ)言信息作為支撐。近年來(lái)，眾多學(xué)者在中文分詞的研究上取得了一定的成果�，F(xiàn)常用的中文分詞工具有：“結(jié)巴”分詞、THULAC....

圖3-4混淆度隨窗口大小變化的情況

電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文28大，混淆度就越小，表明該模型在未知數(shù)據(jù)集上的建模能力越好。當(dāng)接近于的大小時(shí)，混淆度的值也趨于收斂。從圖3-3中還可以看出，當(dāng)為的1/2左右時(shí)，混淆度的變化逐步趨于平緩。圖3-3混淆度隨窗口移動(dòng)而變化的情況圖3-4是WHDP在兩種數(shù)據(jù)集上隨著窗口變化的情....

圖3-6WHDP模型500次實(shí)驗(yàn)的主題數(shù)分布

電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文30圖3-6WHDP模型500次實(shí)驗(yàn)的主題數(shù)分布②收斂性分析圖3-7是WHDP模型與采樣HDP模型、LDA模型、SWTM模型在不同數(shù)據(jù)集上的收斂性對(duì)比分析。收斂性是一個(gè)衡量模型訓(xùn)練速度的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，在實(shí)驗(yàn)中，LDA和SWTM模型的主題數(shù)設(shè)為50，WHDP的兩....

圖5-6金融數(shù)據(jù)對(duì)比結(jié)果

電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文50圖5-5酒店評(píng)論對(duì)比結(jié)果圖5-6金融數(shù)據(jù)對(duì)比結(jié)果

本文編號(hào)：4034298