作者：张帅; 傅湘玲; 后羿p2p借贷情感分类自然语言处理深度学习
摘要：当前对Peer-to-Peer市场成交量的研究多种多样,但是常见方法只考虑了将投资者信息和市场信息作为特征,未考虑投资者情感变化与市场的关系。研究显示投资者的情感会对投资者的决策和行为产生深刻的影响。为此,以金融理论为基础,文中提出了基于投资者情感倾向预测P2P市场成交量的方法。首先以网贷之家的文本评论数据为研究对象,利用TextCNN模型对文本进行情感分类,得出情感倾向变化的时间序列,达到度量投资者情感变化趋势的目的;然后,通过格兰杰因果检验和皮尔逊相关系数验证投资者情感时间序列与成交量指数之间的关系;最终使用基于长短期记忆网络的预测模型预测Peer-to-Peer市场的成交量。实验结果表明,将情感特征加入到成交量预测模型能显著提高模型的预测能力。
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