一种基于图卷积神经网络和依存分析的财经新闻情感分析方法

摘要：

财经新闻的情感分析有助于企业和投资者确定投资风险和提高经济效益,具有较高的应用价值.针对财经新闻文本,提出一种在图卷积神经网络中使用依存句法分析(Dependency Analysis-based Graph Convolutional Network,DA-GCN)的情感分析方法.该方法通过分析文档中词语的依存关系,获取句子的语序信息和文档中重要的句子成分,再通过词语在文档中的共现信息实现信息传递和对图的参数更新.在财经新闻数据集上进行的实验表明,本文提出的方法与传统深度学习方法相比,在各项评价指标上都取得显著提升.

关键词：图神经网络、财经新闻、依存分析、情感分析、深度学习

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划;四川省重点研发项目;四川省属高校科研创新团队项目

在线出版日期：2022-06-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：33-39