30、推特情感分析与比特币价格预测研究

推特情感分析与比特币价格预测研究

推特情感分析

在推特数据的情感分析领域，以往的研究采用了多种方法，如基于学习的方法、基于词典的方法等，部分研究还运用了特征提取和句法信息策略。然而，这些工作大多未考虑文本的语义，而语义对于自然文本而言是一项重要特征。Cambria等人虽聚焦于使用语义词典进行语义分析，但未着重关注有意义词汇（决策性词汇）的含义，而这在语义检索任务中是关键因素。

提出的工作

本次提出的工作聚焦于情感分析任务的关键因素，具体如下：
1. 识别关键决策词 ：精准找出对情感判断起关键作用的词汇。
2. 分析文本扩展上下文 ：以更好地处理自然文本，全面理解文本的真实含义。
3. 引入自举策略提升系统性能 ：使系统更加健壮，能够有效处理自然文本。

以下是一些测试样本及解析出的内在含义：
| 测试样本 | 主题 |
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| https://twitter.com/ForbesInspector/status/1582107133939961857?s=20&t=ro8OqpgIN8txbyYCRmg0IA | 旅行 |
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