基于注意力机制的金融文本情感分析研究

• 作者: 陈天翔
• 来源期刊: 信息技术与信息化
• 关键词: 自然语言处理 深度学习 注意力机制 情感分析
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨
• 页码范围: 175-177
• 页数: 3页
• 字数: 2203字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9528.2020.01.058

摘要

本文针对在金融领域的研究中,面对大量文本数据时缺乏有效分析手段、分析效率低的问题,应用自然语言处理技术,提出了一种基于注意力机制和深度学习的金融文本情感分类模型.该模型可以把自然语言表示的金融文本作为输入,通过计算自动得到情感分类标签,进而为金融舆情研究提供一定的参考.实验结果表明,该模型在由新闻标题、公告标题组成的数据集上具有很强的拟合能力,此外引入注意力机制对情感分类的准确性有较为明显的提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈天翔	同济大学电子与信息工程学院	2	3	1.0	1.0