GDP新闻的预测观点识别与情感分析

摘要：

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.

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

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

会议类型: 国内会议

会议名称: 信息系统协会中国分会第六届学术年会

会议地点: 济南

会议语种:中文

页码: 527-532

在线出版日期: 2015-10-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）