GDP新闻的预测观点识别与情感分析

摘要

国内生产总值(GDP)是衡量一个国家或地区总体经济状况的重要指标,对GDP进行预测可以为相关政府部门提供决策参考.如今,大量的互联网新闻都包含对经济进行预测的信息.本研究提出了一个领域知识加权的词袋模型,结合文本分类算法识别GDP新闻的预测观点并进行情感分析,然后构建了一个反映公共媒体对GDP未来走势判断的舆情指数.实证结果表明,本文提出的文本挖掘算法能以较高的精度识别GDP新闻的预测观点和情感倾向,其舆情指数与真实GDP增长率有显著的相关关系.