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| 1 | 基于情感词典与LDA模型的股市文本情感分析显示文摘建立了一种基于股票情感词典与LDA分析股票文本情感倾向的模型。针对股票文本情感分析中情感词典不全面与句子分析片面的问题,构建较为全面的股票情感词典,同时以句子的倾向性、程度性与相关性三方面分析股票文本情感。引入针对股票的词语、程度性词语与转折性词语构建较为全面的情感词典;抽取预处理之后的股票文本句子的情感词;利用句子算法计算句子倾向、程度向量,并对句子向量利用支持向量机(SVM)和K均值算法分类;利用LDA(latent dirichlet allocation)对情感词计算文档--主题、文档--词语概率分布,以此概率分布获取句子的相关性;综合句子的倾向性、程度性、相关性计算句子情感;最后,通过句子情感获取股票文本的情感倾向比例。通过对百度新闻经济板块收集的股票文本进行实验并与其他算法比较,该模型对句子与文本分类准确率提高到82.78%与84.14%。 | 延丰 杜腾飞 毛建华 刘学锋 | 2017 | 电子测量技术2017，40，12： | 10 |
| 2 | 慕课教学中基于局部社区发现的主题交互模型显示文摘针对慕课教学过程中存在的学生能力差异、缺乏针对性等问题,提出一种基于局部社区发现的主题交互模型,对学生能力评估过程进行主题建模,采用局部社区发现算法对学生各方面能力进行合理的等级分类;同时在原有课程实验平台基础上,改进并搭建能够全方位追踪和收集学生行为信息且具有较强交互性的慕课平台。两者结合应用于信号处理系列课程教学实践中,结果表明,主题交互模型对能力评估的准确率明显高于传统考核方式,并且辅以针对性的课堂交流与培养,学生各方面能力均得到不同程度的提高。 | 石博 何楚 卓桐 徐新 | 2015 | 计算机应用研究2015，32，6： | 8 |
| 3 | 网购农产品评论中的消费者情感标签抽取方法研究显示文摘以电子商务平台中的网购农产品在线评论为对象,研究抽取消费者在其评论文本中表达出的情感标签方法。首先对网购农产品评论进行分词和词性标注,其次采用TF-IDF特征抽取方法对评价对象和评价词进行关键词过滤再利用PMI计算出各个关联词的共现性,根据用户评分建立规则判断情感词倾向性,从而最终获得情感标签集合。利用网络抓取的网购农产品评论语料作为测试数据对情感标签集进行测试,获得较高的抽取准确率和召回率,表明这种方法可以有效地抽取农产品评论中的消费者情感,具有较好的领域适应性。 | 李良强 李开明 白梨霏 曹云忠 吴亮 | 2018 | 电子科技大学学报(社科版)2018，20，4： | 1 |
| 4 | 基于在线评论情感分析的企业市场竞争情报挖掘显示文摘为解决大数据环境下企业面临的市场竞争情报挖掘难题,提出了一种基于细粒度情感分析的企业间竞争优势与劣势的挖掘模型。以两家外卖企业A、B的在线评论作为实验数据,借助大连理工大学中文情感词汇本体库作为情感词典,实现对在线评论文本的多维度情感分析,基于时间序列维度下分析用户的情感走势;借助TF-IDF筛选文本关键特征词,利用LDA主题模型识别不同情感倾向的文本主题,并且运用可视化技术对其进行解释分析。实验结果表明:相较于传统的分类模型,本模型可以实现细粒度下更精确的文本情感多分类问题,更加精确的挖掘企业自身品牌以及竞争对手之间的优势与劣势。 | 陈登建 杜飞霞 夏换 杨秀璋 | 2022 | 信息技术与信息化2022，，7： | 0 |
| 5 | 基于TA和SA的股价预测系统的实现显示文摘为满足对金融市场的进一步了解以及股价预测的需求,结合投资者的情感倾向提出了一种基于TA/SA(technical analysis/sentimental analysis)的股票价格预测模型,建立投资者情感与未来股票价格之间的关系的方案。该方案主要包括获取情感指数,建立回归模型以及计算未来股票收盘价。利用该模型预测200只股票价格并与SVM和BP神经网络两种模型预测结果进行比较,结果显示所提出模型的预测正确率分别提高了10.9%和7.4%,表明该模型具有更好的预测准确性和实用价值。 | 代江波 毛建华 延丰 刘学锋 | 2017 | 电子测量技术2017，40，8： | 0 |
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