S-APIR：基于新闻的商业情绪指数
计算与语言
2020-03-09 v1 计算机与社会
社会与信息网络
摘要
本文描述了我们利用每日报纸文章开发新商业情绪指数的工作。我们采用带有门控循环单元(Gated Recurrent Units)的循环神经网络(RNN)来预测给定文本的商业情绪。RNN最初在经济观察者调查(Economy Watchers Survey)上训练，随后在新闻文本上微调以实现领域自适应。此外，应用单类支持向量机过滤掉被认为与商业情绪无关的文本。而且，我们提出一种简单方法，从时间上分析任一给定因素在何时及多大程度上影响预测的商业情绪。所提方法的有效性和实用性通过对2013至2018年《日本经济新闻》文章的系列实验得到实证展示。
引用
@article{arxiv.2003.02973,
title = {S-APIR: News-based Business Sentiment Index},
author = {Kazuhiro Seki and Yusuke Ikuta},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.02973},
year = {2020}
}