基于数值与文本特征的LSTM股票价格预测研究

行为金融学理论指出，由社交媒体文本数据所折射出的投资者情绪在一定程度上影响着股票市场的波动。为了利用投资者情绪对股票市场作出更准确的预测，本文爬取2020年8月31日至2021年9月1日的沪深300指数股吧评论文本数据，使用基于融合基础情感词典和金融词典的分析方法将评论文本数据量化为投资者情绪指标，并利用长短期记忆（Long short-term memory,LSTM）神经网络构建了融合股票历史交易数据和基于股吧评论的投资者情绪指标的多特征预测模型。实验结果表明，基于数值和文本特征的LSTM股票价格预测模型的平均绝对误差（Mean absolute error,MAE）、均方根误差（Root mean squared error,RMSE）和均方误差（Mean square error,MSE）值较LSTM数值特征预测模型降低了18.84、15.79、1486.54。较GRU(Gated recurrent unit)数值文本特征模型，其MAE、RMSE、MSE值则降低了11.42、10.49、931.75。实验结果表明本文提出的方法可以有效预测股票价格指数。     

基于句法结构迁移和领域融合的跨领域情感分类

用于文本情感分析的深度学习模型如递归神经网络等参数较多，因此需要大量高质量标记训练数据对模型进行训练和优化。在实际应用中，特定领域难以获取高质量带情感标签评论数据。在跨领域文本情感分类任务中，针对不同领域数据分布差异性，提出了基于句法结构迁移和领域融合的跨领域文本情感分类方法，可以解决特定领域对带标签数据依赖问题。句法结构迁移方面，将依存语法特征加入到递归神经网络中，设计了一种可迁移的依存句法递归神经网络模型，通过句法结构迁移有效地迁移跨领域结构信息，为情感迁移提供支撑。领域融合方面，在传统的最大均值差异领域度量方法上细化了跨领域同类别距离度量信息。通过约束源领域和目标领域的分布，可以保证2个领域距离在学习过程中尽可能减小，有效地提取领域通用特征。实验结果表明，该方法比已有方法有效提高了跨领域情感分类准确率。