基于文本挖掘技术的互联网股票新闻的情感分类

互联网股票新闻对证券市场的投资者有较大的影响,是投资者制订股市投资计划时的重要参考依据之一。本文运用了网络爬虫技术获得文本信息,根据TF-IDF的思想,得到了股票的专业特征词,结合N-gram算法在ICTCLAS平台实现中文分词,并运用评价理论对股票情感词和行为词进行情感分类,最终调用金融词库统计得出股票新闻情感倾向。