金融评论情感分析：语义与语法结合的评价对象-情感词对抽取策略

本文主要探讨的是"基于语义分析的目标意见对提取"在中文金融评论领域的应用。评价对象-情感词对是情感分析中的核心单元，它由情感词和它所修饰的对象组成，对于理解评论者的情绪倾向至关重要。在传统的商品评论研究中，情感分析已有了一定的发展，但随着金融大数据的迅速增长，金融评论的情感分析需求日益突出，因为金融评论中包含的评价对象更为多样，如实体、抽象概念等，且构成方式更为复杂，虚指和隐式评价对象的识别也更为重要。 针对这些特性，研究者提出了一种结合浅层语义分析和语法分析的评价对象-情感词对抽取方法。这个方法特别关注金融评论中动词情感词的处理，通过语义角色标注与依存句法分析的协同作用，能够有效捕捉评价对象的多样性，即使在复杂的句法结构中也能准确识别。同时，文章强调了对虚指评价对象的理解和处理，利用领域知识进行判断和替换，确保其指向的清晰性和含义的准确性。对于隐式评价对象，作者创新性地运用特殊的情感词搭配表、重叠匹配表以及替换匹配表，以识别那些通过替换或暗示方式表达的评价对象。 作者团队来自江西财经大学，他们在研究中得到了国家自然科学基金项目、江西省自然科学基金重大项目以及省级高校科技落地计划项目的资金支持。论文的作者包括江腾蛟、万常选、刘德喜、刘喜平和廖国琼等，他们分别在情感分析、Web数据管理、数据挖掘和信息检索等领域有着深厚的学术背景和丰富的研究成果。 实验部分在大规模的中文金融评论数据集上进行了验证，结果显示，该方法在识别评价对象-情感词对方面表现出较高的精度和有效性，这为金融领域的文本情感分析提供了新的理论支持和技术手段。这篇文章对情感分析在金融评论中的应用进行了深入探究，并为今后的研究者在这个领域提供了有价值的参考和实践指导。