典型文献
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
文献摘要：
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.
文献关键词：
图神经网络;财经新闻;依存分析;情感分析;深度学习
中图分类号：
作者姓名：
姚春华;张学磊;宋馨宇;张举;蔡佳志;冯翱
作者机构：
中国电子科技集团第三十研究所,四川 成都 610041;成都信息工程大学计算机学院,四川 成都 610225
文献出处：
引用格式：
[1]姚春华;张学磊;宋馨宇;张举;蔡佳志;冯翱-.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)[J].计算机与现代化,2022(05):33-39
A类：
B类：
图卷积神经网络,依存分析,财经新闻,情感分析,投资者,定投,投资风险,新闻文本,依存句法分析,Dependency,Analysis,Graph,Convolutional,Network,DA,GCN,文档,中词,词语,依存关系,语序,句子成分,信息传递,参数更新,新闻数据,深度学习方法,图神经网络
AB值：
0.378473
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