【摘 要】
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尝试将观点分类的思想和方法应用到股评观点分析领域．通过对股评篇章结构的分析，分别提取股评的标题和预测型语句，利用SVM算法，构造标题分类器和正文分类器，然后选择合适的阈值和
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尝试将观点分类的思想和方法应用到股评观点分析领域．通过对股评篇章结构的分析，分别提取股评的标题和预测型语句，利用SVM算法，构造标题分类器和正文分类器，然后选择合适的阈值和权值融合两大分类器，自动的将股评分为看多、看平、看空三个类别．实验结果显示，与SO—PMI算法、非基于篇章结构的SVM算法相比，查准率和查全率提高了近10％，分别达到了88．0％、86．8％．
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