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《第八届(2013)中国管理学年会论文集(选编)》2013年
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金融领域中文微博情感分析

朱浩然  梁循  马跃峰  纪阳  李启东  马超  
【摘要】:自2009年微博登陆中国,到今天已然影响着社会生活的方方面面。相对于中文新闻、论坛来说,微博语言具有着口语化表达多、主观性强、句式复杂、符号繁多等特点。为了准确地提取金融领域微博以及对金融领域微博的情感进行分类,本文分别提出了一种基于Entropy*(TF-IDF-L)的关键词字典构建算法,以及一种基于SVM的多特征情感极性判别模型。并使用2012年的腾讯微博数据进行实证研究。实验结果表明利用Entropy*(TF-IDF-L)算法能够较为准确地构建出关键词词典。基于SVM的多特征情感极性判别模型,并在金融领域微博的情感极性判断上有良好的分类效果。

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【参考文献】
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