【摘 要】
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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。
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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。
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