【摘 要】
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对互联网上的基金评论进行情感倾向性分析,能够对中小投资者提供有益的帮助。由于这类评论未标注且样本数量相对较少,限制了基于统计的传统算法的性能。因此,通过引入其他领
【基金项目】
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西南石油大学校级科技基金“基于自然语言处理的证券投资教育系统”（编号：2010XJR004）
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对互联网上的基金评论进行情感倾向性分析,能够对中小投资者提供有益的帮助。由于这类评论未标注且样本数量相对较少,限制了基于统计的传统算法的性能。因此,通过引入其他领域的已标注评论,研究了使用PMI、SI词素算法实现跨领域知识转移的可能性。实验表明,基于其他领域知识的词素算法获得了更好的性能。对于基金评论来说,引入其他领域的已标注评论,通过使用词素算法,能够实现知识转移并促进系统性能的提升。
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