基于跨领域知识的基金评论情感分析.pdf

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1、第3O卷第2期情报杂志V0I-30No．22011年2月JOURNALOFINTELLIGENCEFeb．2O11基于跨领域知识的基金评论情感分析冰王波(西南石油大学经济管理学院成都610500)摘要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

2、，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。关键词情感分析跨领域词素PMI基金评论中图分类号TP391文献标注码A文章编号1002—1965(201lJ02一O044—04SentimentAnalysisforFundReviewsBasedOUCrossDomainKnowledgeWANGB0(EconomicManagementSchoolSouthwestPetroleumUniversity。Chengdu610500)AbstractSentime

3、ntanalysisoffundreviewsCanhelppeopletomakeinvestmentdecisions．Sincethesizeoffundreviewsisrelativelysmall，itdecreasestheperformanceoftraditionalalgorithmbasedonstatisticalmethod．Toenlargethesizeofdocument。thispaperintro—ducesreviewsfromotherdomainsandeva

4、luatessystemperformancewiththembasedonPMIandSItechniques．ExperimentsshowthatthesemethodsarepracticalandtheSImorphemealgorithmhasthebestperformanceinusingtheknowledgefromotherdomains．KeywordssentimentanalysiscrossdomainmorphemePMIfundreview问题的考虑包括：提高情绪提取

5、算法在小样本下的性0引言能；扩大语料利用的范围，使用更大规模的标注文本。基金作为一种可以购买的特殊产品，其目的不是Yuen发现，对于小样本中文，运用词素可以在消费，而是金融市场投资。基金发行对象主要是广大相对较小的文本获得比PMI算法更好的性能。在的中小投资者，其发行目的旨在通过专家理财的方式Yuen的基础上，Wangj提出了一种自动算法，使得我提高普通民众在金融市场上的参与能力。国家通过一们可以在基金评论中方便地使用词素算法。系列的方式大力促进基金业的发展。截至2010年6结合近年来学者们在跨领域情

6、感分析方面的工月30日，全部基金的资产净值合计超过2万亿元，开作，使用跨领域语料也有可能提高系统性能。相对基放式基金投资者账户接近2亿广。金评论而言，互联网上有些领域的评论数量非常丰富，互联网上的评论能够为投资者选择基金起到有益并且已经被人工标注，是优良的语料资源。的参考作用。目前国内的很多金融类网站上，如金融为此，我们将这个研究内容分解为如下几个子任界、天天基金网、新浪等都设立了专门的论坛，供投资务：研究不同领域文本对PMI性能的影响；研究不同者发布针对不同基金的评论信息。针对这些评论，利领域文本对

7、sI词素算法性能的影响；分析实验结果，用现有的数据挖掘和自然语言技术进行评论挖掘，研究文本标注和领域这两个因素对系统性能的影响，可以为基金投资决策提供很好的参考。寻求提高系统性能的可能性。对基金评论进行情感分析面临的主要困难包括用语不规范、文本规模较小以及缺乏标注语料。解决该收稿日期：2010—10—21修回日期：2010—11—25基金项目：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)。作者简介：王波(1972一)，男，硕士，讲师，中国计算机学会会员，

8、研究方向为信息处理与电子商务。第2期王波：基于跨领域知识的基金评论情感分析·45·够避免这种手工工作，自动完成词素的情感倾向计算1相关工作(sI)，从而为我们在基金评论中使用词素奠定了基对于网络评论的挖掘问题，Popescu明确将其分础。为以下几个子任务：挖掘重要产品特征；挖掘观点；对另一个思路是使用来自其他领域的文本解决本领观点进行情感分析；依观点重要性排名。情感分析、产域文本有限的问题。近年来，跨领域的情感分析为越品特征挖掘、评论主客观性分析是主要的