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金融类项目案例
课程链接
https://www.qingjiaoclass.com/market/detail/62910
财经舆情文本分析
财经舆情文本分析是一个至关重要的研究领域，深入解析用户在互联网平台上针对各类财经新闻和市场事件所发表的评论、观点以及情感倾向。通过收集和分析大量文本信息，研究人员能够捕捉公众对特定财经议题的态度变化和情绪动态，为金融市场预测、风险管理和投资决策提供有价值的洞察和依据。
项目旨在针对财经新闻领域的舆情数据，运用自然语言处理技术对文本进行分析和挖掘，从而实现以下目标：
1.精准识别：通过对大量网络评论和新闻报道进行分类和分析，识别出与财经相关的信息。
2.舆情分析：对财经舆情数据进行情感分析、主题分析、趋势分析等，挖掘对应的市场波动、行业发展等数据，为金融机构等提供参考。
财经舆情文本分析项目可帮助金融机构、投资者和企业更好地了解市场动向和用户需求，从而制定更加准确的决策和营销策略，提高业绩和效益。
本数据集为爬虫爬取的某新闻网站的财经相关信息数据，主要包含以下维度：
编号
推文内容
时间戳
推文来源
PyTorch（NN,0ptim）：机器学习与深度学习库。
Pandas：数据分析处理库。
Scikit-learn：机器学习库。
Matplotlib：数据可视化库。
SpaCy：自然语言处理库。
Numpy：科学计算库。
WordCloud：生成词云图库。
任务1
文本特征处理
在财经舆情文本分析中，以字符或字符串展示的文本不可以直接放入模型，需将其转换为数 值类型的数据才可以带入模型进行分析和训练，同时需要对每段文本进行分词和停用词处理，形成词汇表以及减少特征空间的维度，最后以词向量的形式带入模型。
任务2
探索性分析
为能进一步了解财经新闻数据集的特点、趋势和规律，需采用探索性分析的方式对文本数据进行一些统计分析，查看数据概况，以观察数据形状和分布。
任务3
文本回归模型评估
为深入了解公众对财经领域的情绪变化，需要利用回归模型对舆情文本进行分析，从而预测并生成公众的情绪评分，以更精准的观察公众对财经市场的情绪波动，帮助我们更好地理解市场参与者的情绪和态度。通过量化公众情绪，我们可以更准确地捕捉市场情绪的变化，及时作出应对和决策。
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