上市公司新闻文本分析与分类预测 简介 上市公司新闻文本分析与分类预测的基本步骤如下： 从新浪财经、每经网、金融界、中国证券网、证券时报网上，爬取上市公司（个股）的历史新闻文本数据（包括时间、网址、标题、正文） 从Tushare上获取沪深股票日线数据（开、高、低、收、成交量和持仓量）和基本信息（包括股票代码、股票名称、所属行业、所属地区、PE值、总资产、流动资产、固定资产、留存资产等） 对抓取的新闻文本按照，去停用词、加载新词、分词的顺序进行处理 利用前两步中所获取的股票名称和分词后的结果，抽取出每条新闻里所包含的（0支、1支或多支）股票名称，并将所对应的所有股票代码，组合成与该条新闻相关的股票代码列表，并在历史数据表中增加一列相关股票代码数据 从历史新闻数据库中抽取与某支股票相关的所有新闻文本，利用该支股票的日线数据（比如某一天发布的消息，在设定N天后如果价格上涨则认为是利好消息，反之则是

文本预处理介绍 文本预处理一般是指将原始数据通过数据转换,缺失处理等手段转化为符合要求的“新”数据集的过程。预处理本身是一件极其耗费时间的事情，繁琐且涉及细节很多。预处理做的不好，对后面的建模分析等等都会有很大的影响。 对于自然语言的文本数据,处理过程一般包括文本清洗、分词等，其中每个步骤在中英文处理时都有些不同,如中文分词的难度远大于英文,而英文需要转换大小写、词形还原等步骤。 接下来将会分别介绍中英文预处理中的重点环节，结合实际介绍和使用包括jeba,NLTK 等工具包,实现分词和词干提取等步骤,最后展示完成一个（词频统计）实际任务。 一般来说,文本数据预处理的第一步是文本清洗，这个环节非

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（结合哈工大停用词表、四川大学机器智能实验室停用词库、百度停用词表等）

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EDGAR-报告-文本分析 从EDGAR灌装中提取数据并进行文本分析。 在该项目中，对EDGAR灌装进行了文本数据提取和文本分析。 分析是在10k和10Q填充时完成的。 它是使用python执行的。 输入 输入文件包含与EDGAR不同的填充。 格式为.txt。 总共处理了152个文件。 提取与分析 A.进行基本清洁，并使用正则表达式提取目标切片。 目标部分是- 管理层的讨论与分析 关于市场风险的定量和定性披露 风险因素 B.进行了文本分析的不同部分，其中包括- 情绪分析 可读性分析 复杂字数 字数 情绪分析 使用基于词法的方法进行情感分析。 积极得分：如果在“积极字典”中找到每个单词，则为其分配+1值，然后将所有值相加即可得出该得分。 否定分数：如果在“否定字典”中找到每个单词，则为其分配-1的值，然后将所有值相加即可得出该分数。 我将分数乘以-1，以便分数为正数。 极性分数

基于TF-IDF算法，结合simhash算法，中文分词等一些技术要点概述。应用了开源hanlp中文处理包

自己设计的小项目，初始想法很简单，检验自己爬虫和nlp基本技能（分词、词向量（tokenize\onehot\tfidf\word2vec））和各类算法（朴素贝叶斯、svm、CNN、LSTM）掌握情况，进一步查漏补缺，提升工程能力和算法应用能力：） ** 第一部分：爬虫 ** 分析新浪网各类新闻网页结构，应用requests库，爬取并解析新浪各类新闻，包括汽车、教育、金融、娱乐、体育、科技共六类， 对于有“滚动”新闻链接的板块（如sport、tech、entertaimment），通过滚动新闻爬取数据：此类数据多为动态链接，需要异步加载，即自行分析json格式获取其中新闻url 对于没有“滚

文本分析内容主要介绍基于神经网络下的情感分析，主要以介绍为主