我國資本市場不斷壯大和成熟,但還存在個人投資者資金量小、專業(yè)能力不強和個人情緒影響投資決策等情況。一些學(xué)者運用機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等文本情感分析技術(shù)研究互聯(lián)網(wǎng)上用戶的證券評論情感傾向來了解投資者情緒,取得了不少成果,但是存在研究分析的樣本量偏少、未將最新的文本情感分析方法運用于證券評論情感分析領(lǐng)域等情況。本文收集整理了一些東方財富股吧的上證指數(shù)評論,擴(kuò)大研究樣本量,同時結(jié)合近期文本情感分析研究成果,構(gòu)建了三級證券評論情感詞典,提取評論情感特征融入證券評論情感分析研究,結(jié)合詞向量和詞性向量構(gòu)建了多特征融合證券評論情感分析模型MF²SCSAM,并應(yīng)用于構(gòu)建投資者情緒指數(shù),進(jìn)一步豐富了證券評論情感分析研究。開展的具體工作有如下四點。（1）構(gòu)建證券評論語料庫。本文爬取了東方財富股吧中上證指數(shù)2018年8月1日—2019年7月31日的評論,合計96.83萬條,作為原始語料數(shù)據(jù);之后進(jìn)行了清洗整理;然后運用jieba分詞工具對整理后的評論數(shù)據(jù)進(jìn)行分詞和去停用詞;選取詞匯數(shù)≤32個詞匯的評論,合計86.06萬條,構(gòu)建證券評論語料庫。在證券評論語料庫中選取3.01萬條評論手工進(jìn)行三... 

【文章來源】：江西財經(jīng)大學(xué)江西省

【文章頁數(shù)】：62 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

東方財富股吧上證指數(shù)吧評論列表頁面

第3章證券評論語料庫與情感詞典構(gòu)建15圖3.1東方財富股吧上證指數(shù)吧評論列表頁面圖3.2東方財富股吧評論內(nèi)容頁面本文采用Python語言的BeautifulSoup庫抓取東方財富股吧里的上證綜指吧的評論。首先，讀取上證綜指吧各評論列表網(wǎng)頁，解析出列表網(wǎng)頁中每條評論的閱讀數(shù)、跟評數(shù)、標(biāo)題、評論頁面鏈接、用戶名和最后更新時間，插入PostgreSQL數(shù)據(jù)庫，抓取流程見圖3.3。待抓取完需要的上證綜指吧各評論列表網(wǎng)頁后，查詢PostgreSQL數(shù)據(jù)庫，得到每條評論的評論頁面鏈接，讀取評論頁面，解析出評論頁面內(nèi)容中的標(biāo)題、正文、發(fā)表時間、用戶吧齡和用戶影響力等信息，更新至PostgreSQL數(shù)據(jù)庫中，得到證券評論數(shù)據(jù)集庫（SecuritiesCommentDB），抓取流程見圖3.4。整個抓取過程見算法3.1。

第3章證券評論語料庫與情感詞典構(gòu)建21圖3.5證券評論標(biāo)注程序界面3.2證券評論情感詞典的構(gòu)建3.2.1情感詞典介紹在語句中常常存在可以直接反映作者情感的詞匯，例如：“開心”、“失望”、“心曠神怡”、“大失所望”等。不少學(xué)者已經(jīng)在情感詞典構(gòu)建方面做了諸多工作，已經(jīng)構(gòu)建了一些中文情感詞典。目前常用的中文情感詞典有：李軍中文褒貶義詞典、臺灣大學(xué)NTUSD情感詞典和知網(wǎng)Hownet情感詞典等，見表3.6。表3.6常用的中文情感詞典與舉例字典名稱情感屬性詞數(shù)舉例李軍中文褒貶義詞典正面情感5,567聰明、濃麗、慈善、得勁、晉升、卓絕、怡然、爽直、……負(fù)面情感4,469喪心病狂、破壞、僻陋、落井下石、叛徒、仇敵、荒誕、沮喪、……臺灣大學(xué)NTUSD正面情感2,810一帆風(fēng)順、引人贊美、心滿意足、令人高興、可稱贊的、多才多藝、壯麗雄偉、卓越、……負(fù)面情感8,274一下子爆發(fā)、刁難、小氣、任性、危險之源、奸詐、有矛盾情緒、低級庸俗、……知網(wǎng)Hownet正面情感836稱心如意、崇拜、頂禮膜拜、感激不勁關(guān)懷備至、愛不釋手、愛寵、……負(fù)面情感1,254哀切、悲、鄙夷、搥胸頓足、愁、倉皇失措、沉痛、……正面評價3,730安分、奔放、燦爛、誠懇、醇美、淡雅、動人、……負(fù)面評價3,116礙眼、百孔千瘡、不負(fù)責(zé)任、慘絕人寰、沉痛、膽怯、低俗、惡心、……


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