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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
标题：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：
随着社交媒体和在线新闻的普及，情感分析在财经领域中的重要性不断增加。本文提出了一种基于图卷积神经网络（GraphConvolutionalNeuralNetwork，简称GCN）和依存分析的财经新闻情感分析方法。首先，通过依存分析对财经新闻的文本句法结构进行建模。然后，利用GCN来对构建的依存图进行信息传播和特征学习。最后，通过建立情感分类器对财经新闻的情感信息进行分类。
关键词：财经新闻情感分析，图卷积神经网络，依存分析，文本建模，情感分类器
1.引言
财经新闻情感分析在金融决策、市场预测和情报分析等领域具有重要的应用价值。然而，由于财经新闻的复杂性和多样性，传统的情感分析方法往往不能准确地捕捉到其中的情感信息。因此，本文提出了一种基于GCN和依存分析的财经新闻情感分析方法，旨在提高情感分析的准确性和可解释性。
2.相关工作
过去的研究工作主要集中在使用机器学习和自然语言处理技术进行情感分析。一些研究工作使用词袋模型或者基于规则的方法来对新闻文本进行情感分类。另一些工作则使用词向量或者深度学习模型来学习文本的表示。然而，这些方法往往忽略了财经新闻中句法结构的信息，对于上下文的理解较为有限。
3.方法
3.1数据预处理
首先，我们收集大量的财经新闻数据，并进行数据清洗和预处理。包括去除无用标点符号、停用词和数字等，以及对文本进行分词和词性标注。
3.2依存分析
接着，我们使用依存分析技术对预处理后的文本进行句法分析。依存分析可以捕捉到文本中词汇之间的依存关系，如主谓关系、动宾关系等。通过构建依存图，我们可以将财经新闻的句子结构可视化并建立更加准确的文本模型。
3.3图卷积神经网络
基于依存分析得到的依存图，我们使用GCN对图进行信息传播和特征学习。GCN是一种基于图的神经网络模型，可以捕捉到图结构中的关系信息。通过多层GCN网络，我们可以逐层地对依存图进行聚合操作，从而得到更丰富的特征表示。
3.4情感分类
最后，我们使用建立好的GCN网络对财经新闻进行情感分类。基于特征学习的结果，我们训练一个情感分类器，可以将新闻文本分为正面、负面或中性情感。
4.实验评估
为了评估所提出的方法的性能，我们使用了一个财经新闻情感分析的数据集。实验结果表明，所提出的方法能够相比传统方法获得更好的分类准确度和情感识别效果。
5.结论
本文提出了一种基于GCN和依存分析的财经新闻情感分析方法。通过利用GCN网络对依存图进行信息传播和特征学习，可以更准确地分析财经新闻中的情感信息。实验结果表明，所提出的方法能够提高情感分析的准确性和可解释性，具有很好的应用前景。
参考文献：
[1]Kipf,T.N.,&Welling,M.(2017).Semi-supervisedclassificationwithgraphconvolutionalnetworks.arXivpreprintarXiv:1609.02907.
[2]Zhang,Z.,Yang,J.,&Sun,M.(2018).Deeplearningforsentimentanalysis:Asurvey.WileyInterdisciplinaryReviews:DataMiningandKnowledgeDiscovery,8(4),e1253.