GDP新闻的预测观点识别与情感分析.pdf
国内生产总值(GDP)是衡量一个国家或地区总体经济状况的重要指标,对GDP进行预测可以为相关政府部门提供决策参考.如今,大量的互联网新闻都包含对经济进行预测的信息.本研究提出了一个领域知识加权的词袋模型,结合文本分类算法识别GDP新闻的预测观点并进行情感分析,然后构建了一个反映公共媒体对GDP未来走势判断的舆情指数.实证结果表明,本文提出的文本挖掘算法能以较高的精度识别GDP新闻的预测观点和情感倾向,其舆情指数与真实GDP增长率有显著的相关关系.
作者：李雪蓉 尚维
作者单位：中国科学院数学与系统科学研究院,北京100190;中国科学院大学管理学院,北京100190中国科学院数学与系统科学研究院,北京100190
母体文献：信息系统协会中国分会第六届学术年会论文集
会议名称：信息系统协会中国分会第六届学术年会
会议时间：2015年10月24日
会议地点：济南
主办单位：国际信息系统协会中国分会
语种：chi
分类号：O34TP3
关键词：国内生产总值 新闻报道 经济预测 情感分析 观点识别
在线出版日期：2018年8月28日
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