论文摘要：商品期货市场相关的舆情分析系统的设计与实现

在当今信息社会的快速发展，信息多元化，网络舆情的表达也日益方便快捷。若任意的任其发展，不加以引导，会对社会的和谐发展造成极大的威胁。为此，对舆情信息各个国家和地区也逐渐重视，并加大研究舆情信息的力度，使其更好的为政府以及相关部门服务。

本课题就是以网络上商品的财经新闻为数据源，设计和实现了一个专门服务于商品期货交易所和能够为普通群众提供参考的互联网舆情分析系统，并对商品期货交易的发展前景做出预测。

商品期货市场相关的舆情分析系统是通过抓取人们在互联网上发表的舆论，例如微博、博客、新闻、评论等，采用多文档文摘提取、情感分析、语义分析等自然语言处理技术，时间序列分析等机器学习技术，最终形成对期货指数走势分析、监控和预测的一套系统。该系统主要研究内容如下：信息采集主要功能是采集网络舆情。通过网络爬虫技术，对博客、微博、新闻、评论等文本内容进行采集，去重。将去重后的文本内容按发表时间排序。文摘生成主要是通过将采集到的文本内容进行自然语言处理分析。首先将每日发表的舆情文本进行多文档文摘提取，抽出中心思想。然后通过基于知网的语义情感识别手段对文摘进行正负情感分析，进行舆情分析。最后通过记录历史舆论情感指数进行归一化处理，预测出未来期货舆情走势及真实走势，并对分析结果进行可视化展现，包括每日文摘，文摘情感值，情感值走势与真实走势的相关性，未来走势预测等方面。

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