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

基于Gensim的Python的文本分析方法：TFIDF LDA1、简介2、中文文本预处理3、Gensim文本挖掘3.1 TFIDF文本分析3.2 LDA文本分析4、总结 1、简介 文本数据的挖掘在当今互发达的联网环境下显得越来越具有价值，数据分析师Seth Grimes曾指出“80%的商业信息来自非结构化数据。本文以中文文本数据作为分析对象，针对中文文本存在的特征进行文本预处理，并调用Gensim工具包实现对文本的TFIDF建模已经LDA建模，从文本中抽取出的特征进行表征文本信息，可用于后续文本相似度、个性化推荐等研究。 2、中文文本预处理 首先，观察如下一条用户在网上所发表的评论： 不难

综合多种停用词表，进行合并去重处理，http://blog.csdn.net/kevinelstri/article/details/70227981

文本情感分析技术 文本情感分析技术 文本情感分析技术

第一章：引言（2学时） 第二章：文本特征提取技术（4学时） 第三章：文本检索技术（6学时） 第四章：文本自动分类技术（3学时） 第五章：文本自动聚类技术（3学时） 第六章：话题检测与追踪（3学时） 第七章：文本过滤技术（1.5学时） 第八章：关联分析技术（1.5学时） 第九章：文档自动摘要技术（3学时） 第十章：信息抽取（3学时） 第十一章：智能问答（QA）技术（1.5学时） 第十二章：Ontology（1.5学时） 第十三章：半结构化文本挖掘方法（1.5学时） 第十四章：文本挖掘工具与应用（1.5学时）

第一章：引言（2学时） 第二章：文本特征提取技术（4学时） 第三章：文本检索技术（6学时） 第四章：文本自动分类技术（3学时） 第五章：文本自动聚类技术（3学时） 第六章：话题检测与追踪（3学时） 第七章：文本过滤技术（1.5学时） 第八章：关联分析技术（1.5学时） 第九章：文档自动摘要技术（3学时） 第十章：信息抽取（3学时） 第十一章：智能问答（QA）技术（1.5学时） 第十二章：Ontology（1.5学时） 第十三章：半结构化文本挖掘方法（1.5学时） 第十四章：文本挖掘工具与应用（1.5学时）

第一章：引言（2学时） 第二章：文本特征提取技术（4学时） 第三章：文本检索技术（6学时） 第四章：文本自动分类技术（3学时） 第五章：文本自动聚类技术（3学时） 第六章：话题检测与追踪（3学时） 第七章：文本过滤技术（1.5学时） 第八章：关联分析技术（1.5学时） 第九章：文档自动摘要技术（3学时） 第十章：信息抽取（3学时） 第十一章：智能问答（QA）技术（1.5学时） 第十二章：Ontology（1.5学时） 第十三章：半结构化文本挖掘方法（1.5学时） 第十四章：文本挖掘工具与应用（1.5学时）