基于语素的金融证券域文本情感探测

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一、相关工作

在文本情感分析成为一种时尚的分析法时，对于金融证券域的分析，需要立足金融证券的实际展开。一是，对各相关的对象展开分类。不可能面面俱到，主要立足当前国内的主要证券实施。二是，要确定时限。就是在什么时间段内去提取那些文本信息，才能达到对于各种经济指标的平衡性，而不至于因为短期国内国际形势造成的昙花现象。三是，抽取多少文本信息，即是量的选择。如何才能把握好抽取的量与文本的质的问题，即要在相对的量内选择尽可能展现情感倾向的典型文本来。因而，要做好基础性的工作。首先，要全面地阅读与学习，阅读相关的情感文本，阅读关于文本分析的案例及相关的理论，获得学术上的支持。其次，要注意甄别，尤其是相关的文本信息时段的甄别、信息真伪的甄别、发布主体的甄别，以确保全面性，才能获得较为公正的结论来

二、基于语素的文本情感分析

（一）框架

任何工作都需要建立在一定的既定框架内实施，因而，该情感探测也同样需要建框。一方面，要针对金融证券域建框，即要针对那些金融证券产品实施文本情感探测。不能没有目标，也不能目标太多，因而要注意其典型性、代表性。另一方面，为探测内容建框。既然是金融证券域，就应该主要是以企业发布的经济数据为蓝本，立足金融证券域的各种相关的评价、评论以及预测，在其中发现那些情感倾向性明显的文本信息，进而去归纳、综合、分类与提取

（二）种子集选取

在上述框架内，通过有针对性地选取，如相关各种典型的预测、企业走向较为理性的稳定的评价，及立足企业不稳定的各种元素基础上的悲观的预测等，在其中选取甄别，进而在较多的信息中，归纳出规律性的结论来，进而指导各相关主题的发展。在实际的工作中，尽可能地把各种情感倾向都有代表性选取。尤其需要注意的原则是，在选取情感文本时，切记加入自己的情感倾向，务必保持客观的心态，来面对文本

（三）文档情感倾向性计算

这种倾向性，主要各相关主体在对相关经济形势理想观察下，带着个人情感的评论等，虽然带有个人主观色彩，有着各种利己的祈祷式的祝福，但是，其中还是有着较多的理性成分。在通过其文本的词汇、语句及整个文档的格局等，都可以获得相对文档且可靠计算值来，进而结合企业发展数据得出合理的结论。因而，在计算中要以文本的细粒度为基本，进而展开情感属性的研究，尽可能地把设计相关政府舆情分析、企业的发展趋势分析及其他主体的个人追求分析，都计算入内，才能得出经济的综合运算结果来。

三、试验结果

（一）试验数据集

为获得较为科学稳定的数据，作者分别各抽取股票、期货、基金等三项常见的金融证券域语素一百份展开研究，利用web情感探测进行分析。（如表所示）

此表，可以看出，越是变化多、不稳定且难以把握的金融证券，各主体投入的情感越多。同时，也可以得出的结论是，那些跌入谷底，且暂时没有希望的金融证券，人们投入的情感相对较少，或者是根本的放弃

（二）评测方法

词数据的获得，就是针对上述三种金融证券采取随机分别抽取一百份文本，进行逐个的统计获得。集中地运用文本情感分类、情感信息抽取、情感倾向自动摘要等评测方法。其中，“积极”、“消极”与“淡定”比例，是在总情感比的基础上展开的计算，获得了相关的数据。通过这些数据，基本可以直观地看到各种情感倾向性，进而对企业的相关发展趋势展开新的预测。

（三）实验结果

该实验结果，基本上能较为直观地反应当前经济发展的形势。其中，不仅可以看到企业发展的现状，也可以观察到他们近期可能会出现的一些情况，诸如经济的好转，或者继续在短时间内恶化。当然，对于一些较为敏感的企业，如茅台酒等，由于受到国内节约形势的影响，其股票也受到了重创，在情感倾向性的分析中尤为突出

四、结论和展望

通过金融证券域语素的文本情感探析认为，情感文本的探测，是当前反应各相关主体的认识动态的指标之一。此种探测方法，值得坚持且要在积极地开发相关分析软件的基础上，争取大面积地实施，不仅可以为企业、政府及其他主体如股民等，提供较为全面的参考，也可以尽早地发现企业的不足，促使其改进与提升质量。当前，在情感探测领域，最缺少的就是有针对性地分析软件或平台，亟需相关部门或科研机构展开研究，取得突破，以期应用于金融证券域的语素情感倾向探测。

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