2020美赛C题实现NLP

wikitextparser：MediaWiki的简单WikiText解析库

LIME-Text_Data 在文本数据上实现LIME（本地可解释模型不可知的解释）。 这有助于直观地解释为什么模型预测了预测的内容。 笔记本使用简单的分类任务突出显示做出预测的贡献者（请参见下文）： 了解更多信息并了解其下的功能 阅读： :

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

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

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适用于社会科学家的Python文本分析–发现与探索 本页包含社会科学家使用Python进行文本分析的中的代码示例。