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“大数据与管理科学系列讲座(十一)”——纽约城市大学女王学院教授汪滔博士应邀来我校访问并做讲座

时间:2017-09-27 15:11:43 作者: 来源: 浏览次数:

应我校管理科学与工程学院管理科学系韩璐副教授的邀请,纽约城市大学女王学院教授汪滔博士来到我校,并分别于2017918日下午、919日下午在沙河校区学院4号楼105106面向老师和学生做了题为《Textual Sentiment Analysis in Financial Social Media》的专题讲座。

汪滔教授首先解释到,文本情景分析(Textual Sentiment Analysis)是一种度量文本中所包含的对市场、公司、机构的未来预期和评论的“正面程度”(Degree of Positivity)和“负面程度”(Degree of Negativity)的方法,在会计、经济、金融等领域广泛运用。文本情景分析的对象即文本,通常为公开的公司披露(Public Corporate Disclosure)、媒体新闻文章、网络讯息、财务分析报告等。

汪滔教授表示,现有文献主要采用两种方法进行文本情景分析。第一种方法是基于字典的方法(Dictionary-based Approach),即将文本中的单词根据现有的专用字典分为积极类单词或消极类单词,并根据各类单词数量判断文本整体传达的是积极信息还是消极信息。第二种方法是机器学习法,即通过统计方法(常用的是朴素贝叶斯方法)对文本中已分类的一部分语句进行“学习”,并根据“学习”到的令人满意的分类方法对整个文本进行分类识别。

之后,汪滔教授对针对同一文本数据采用以上两种方法得到的不同分类结进行了对比阐释。结果表明,机器学习方法的分类效果要好于基于字典的方法,其中,若采用支持向量机进行学习分类,效果要好于采用朴素贝叶斯。

本次讲座由韩璐老师主持,过程气氛轻松愉悦。汪滔教授从事金融、投资领域的研究工作,讲座后还与同学们进行了良好的沟通和交流,同学们纷纷表示收获颇丰,并与教授合影留念。本次活动由中央财经大学国际合作处提供支持,项目编号:HZKY20170006

学院南路校区:北京市海淀区学院南路39号图配楼四层,邮编100081;  沙河校区:北京市昌平区沙河高教园区4号楼 邮编102206;

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