一种基于BERT和VAR模型的财经新闻情感分析方法

摘要

本发明涉及自然语言处理中的财经新闻情感分析，具体为一种基于BERT和VAR模型的财经新闻情感分析方法，通过在情感分析任务中采用NSP语言模型，将新闻全文用CLS向量表征，并通过财经新闻数据对BERT模型进行微调，构建情感分类器，提高了情感分析效果。通过分类器提取股票相关新闻情感值，并融入其实际市场表现，构建了金融时间序列VAR模型，使用模型对真实市场进行模拟预测。此情感分析方法对自然语言处理在金融领域应用提供了实践参考。