卫卫

摘要：伴随着我国对于数据挖掘以及自然语言相关技术的不断提高，在Web上研究者也加强了对资源的关注力度。但由于现阶段金融证券领域缺乏一定的情感语料库，因此将情感分析加入到金融证券域内相关技术的应用情况十分少见。面对数量巨大的非结构化Web文本金融信息，加强对金融信息领域特征的考虑，充分利用基于语素的金融证券域文本情感的计算方法对Web文档的情感分析有着巨大影响。

关键词：金融信息，情感分析;领域特征

中图分类号：G4 文献标识码：A

一、引言

公众可以通过Web新闻或者论坛的方式对上市公司进行一定的评论，同时结合一定的计算方法对每个文档计算出一个情感值，情感倾向主要通过情感值来体现，而文档的倾向强度则是由情感值的绝对值进行控制。运用基于语素的金融证券域文本情感这一计算方法，可以避免资料库缺少这一局限性，在不断实验数据以及结果来看，这种方法可以高校的分析出Web金融信息的情感倾向。

二、相关工作

使用文本情感分析方法已经成为目前一种相对前端的分析手段，而在金融证券域中的全面开展，就需要立足于金融证券域的实际需求。从现阶段对情感倾向性的研究来看，主要分为两种：一种是利用机器学习的方法进行文本分类，将文本放置到特定的类别中，即正向或者负向;另一种则是给文本计算一个情感倾向值，倾向性则是通过值的符号来体现，而倾向强度则是通过值的绝对值大小来体现。……