基于語素的金融證券域文本情感探測

梁利高

摘要：隨著web文本的情感分析越來越受到青睞，各相關領域的領域都展開了個性化的應用探索。然而，在金融證券域目前確實相對的欠缺，甚至是空白。尤其是金融證券正在蓬勃發(fā)展的時代，基于語素的金融證券域文本情感探測尤為必要，通過對于分析、綜合各方面的信息，進而給各方面主體提供參考。

關鍵詞：語素 金融證券 情感分析

一、相關工作

在文本情感分析成為一種時尚的分析法時，對于金融證券域的分析，需要立足金融證券的實際展開。一是，對各相關的對象展開分類。不可能面面俱到，主要立足當前國內的主要證券實施。二是，要確定時限。就是在什么時間段內去提取那些文本信息，才能達到對于各種經濟指標的平衡性，而不至于因為短期國內國際形勢造成的曇花現象。三是，抽取多少文本信息，即是量的選擇。如何才能把握好抽取的量與文本的質的問題，即要在相對的量內選擇盡可能展現情感傾向的典型文本來。因而，要做好基礎性的工作。首先，要全面地閱讀與學習，閱讀相關的情感文本，閱讀關于文本分析的案例及相關的理論，獲得學術上的支持。其次，要注意甄別，尤其是相關的文本信息時段的甄別、信息真?zhèn)蔚恼鐒e、發(fā)布主體的甄別，以確保全面性，才能獲得較為公正的結論來。

二、基于語素的文本情感分析

（一）框架

任何工作都需要建立在一定的既定框架內實施，因而，該情感探測也同樣需要建框。一方面，要針對金融證券域建框，即要針對那些金融證券產品實施文本情感探測。不能沒有目標，也不能目標太多，因而要注意其典型性、代表性。另一方面，為探測內容建框。既然是金融證券域，就應該主要是以企業(yè)發(fā)布的經濟數據為藍本，立足金融證券域的各種相關的評價、評論以及預測，在其中發(fā)現那些情感傾向性明顯的文本信息，進而去歸納、綜合、分類與提取。

（二）種子集選取

在上述框架內，通過有針對性地選取，如相關各種典型的預測、企業(yè)走向較為理性的穩(wěn)定的評價，及立足企業(yè)不穩(wěn)定的各種元素基礎上的悲觀的預測等，在其中選取甄別，進而在較多的信息中，歸納出規(guī)律性的結論來，進而指導各相關主題的發(fā)展。在實際的工作中，盡可能地把各種情感傾向都有代表性選取。尤其需要注意的原則是，在選取情感文本時，切記加入自己的情感傾向，務必保持客觀的心態(tài)，來面對文本。

（三）文檔情感傾向性計算

這種傾向性，主要各相關主體在對相關經濟形勢理想觀察下，帶著個人情感的評論等，雖然帶有個人主觀色彩，有著各種利己的祈禱式的祝福，但是，其中還是有著較多的理性成分。在通過其文本的詞匯、語句及整個文檔的格局等，都可以獲得相對文檔且可靠計算值來，進而結合企業(yè)發(fā)展數據得出合理的結論。因而，在計算中要以文本的細粒度為基本，進而展開情感屬性的研究，盡可能地把設計相關政府輿情分析、企業(yè)的發(fā)展趨勢分析及其他主體的個人追求分析，都計算入內，才能得出經濟的綜合運算結果來。

三、試驗結果

（一）試驗數據集

為獲得較為科學穩(wěn)定的數據，作者分別各抽取股票、期貨、基金等三項常見的金融證券域語素一百份展開研究，利用web情感探測進行分析。（如表所示）

此表，可以看出，越是變化多、不穩(wěn)定且難以把握的金融證券，各主體投入的情感越多。同時，也可以得出的結論是，那些跌入谷底，且暫時沒有希望的金融證券，人們投入的情感相對較少，或者是根本的放棄。

（二）評測方法

詞數據的獲得，就是針對上述三種金融證券采取隨機分別抽取一百份文本，進行逐個的統(tǒng)計獲得。集中地運用文本情感分類、情感信息抽取、情感傾向自動摘要等評測方法。其中，“積極”、“消極”與“淡定”比例，是在總情感比的基礎上展開的計算，獲得了相關的數據。通過這些數據，基本可以直觀地看到各種情感傾向性，進而對企業(yè)的相關發(fā)展趨勢展開新的預測。

（三）實驗結果

該實驗結果，基本上能較為直觀地反應當前經濟發(fā)展的形勢。其中，不僅可以看到企業(yè)發(fā)展的現狀，也可以觀察到他們近期可能會出現的一些情況，諸如經濟的好轉，或者繼續(xù)在短時間內惡化。當然，對于一些較為敏感的企業(yè)，如茅臺酒等，由于受到國內節(jié)約形勢的影響，其股票也受到了重創(chuàng)，在情感傾向性的分析中尤為突出。

四、結論和展望

通過金融證券域語素的文本情感探析認為，情感文本的探測，是當前反應各相關主體的認識動態(tài)的指標之一。此種探測方法，值得堅持且要在積極地開發(fā)相關分析軟件的基礎上，爭取大面積地實施，不僅可以為企業(yè)、政府及其他主體如股民等，提供較為全面的參考，也可以盡早地發(fā)現企業(yè)的不足，促使其改進與提升質量。當前，在情感探測領域，最缺少的就是有針對性地分析軟件或平臺，亟需相關部門或科研機構展開研究，取得突破，以期應用于金融證券域的語素情感傾向探測。

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