基于Bert股吧舆情分析的特征融合股价走势预测研究

传统股价预测模型往往只考虑时序性数据且局限于模型自身机制,而忽略舆情对股价的影响,导致预测精度不高,针对该问题,提出基于 Bert 股吧舆情分析的特征融合预测模型对股价收盘价进行涨跌幅预测。 首先,采用Bert 自然语言处理对股吧舆情以及公司公告政策进行情感分类,并转化为虚拟变量,构建金融舆情情感特征库;然后将金融舆情特征库和时序性数据合并构建特征融合矩阵;最后输入长短期记忆网络模型(LSTM)进行股价收盘价预测,并得出股价的涨跌结果。 以华银电力(600744. SH)为例进行实证分析,实验结果表明:引入股票情感特征后的模型,得到的股价走势准确率上升了 8. 63%,预测收盘价的回归指标 FMAPE FRMSE 分别下降了 23. 59%、22. 9%,R2 提高了 8. 11%,证明引入新的舆情情感特征在实际预测中能提高股价预测的准确率,可以作为精准预测股价走势的手段。     

基于双向门控机制和层次注意力的方面级情感分析

针对传统情感分析模型将单词或词语作为单一嵌入,而忽略句子之间依存信息和位置信息的问题,提出基于双向门控机制和层次注意力的方面级情感分析模型（Based on Bi-GRU and Hierarchical Attention,BGHA）。首先,将文本数据转成词向量再加入位置编码信息,得到包含位置和语义信息的词向量后通过双向门控机制提取上下文特征;接着,分别在单词注意力层和句子注意力层用注意力机制对特征分配权重,突出重点词和重点句信息;最后,结合给定的方面信息选择性提取与其较匹配的情感特征。在SemEval 2014、SemEval 2016和Twitter短文本评论数据集上的实验结果表示,BGHA模型的准确率对比其他模型都有不同程度的提高,证明了模型的有效性。     

林徽因诗歌情感历程浅析

在“新月派”诗人中,林徽因诗歌的情感历程是较曲折,复杂的,其情感历程的变化较典型地表现了诗歌创作中的一些规律性问题。本文拟对这种情感历程一剖析,并从中总结诗歌创作中诗人情感的定位与走向问题。     

基于遗传算法扶梯驱动机模糊可靠性优化设计

应用啮合理论和模糊可靠性优化理论，以自动扶梯驱动机主传动机构中蜗杆传动的效率及中心距为目标函数，选取必要的设计参数，并使用改进的遗传算法，对驱动机中的蜗杆传动进行模糊可靠性优化设计．结果表明，该算法具有较强的全局收敛性，且收敛速度和稳定性有所提高，与传统设计方法相比，蜗杆减速器的中心距下降了30．4％，蜗杆的相对滑动速度下降了10．12％，综合曲率半径增大了17．34％．     

论大学英语情感教学

情感因素对大学英语课堂教学氛围有很大的影响,积极的情感和良好的氛围将有助于课堂教学效果的提高。在论述情感教学理论依据的基础上,分析了焦虑、自尊心、动机和移情等情感因素,对大学英语课堂教学的影响及教学策略,并对优化情感教学提出了四条建议。     

情景模型法及其在坐便器设计中的应用

介绍了情景模型研究法及其在产品设计中的应用，并提供了坐便器的设计案例，在其设计中情景模型方法起到了指导作用。情景模型法为产品设计者提供了分析与研究人的因素的有效辅助手段。情景模型是对传统人机工程学方法有价值的追加，是有效的标准研究模型与交流工具。在启发以使用者为中心的设计思想、从使用者的角度评价设计方案、在使用过程中展示产品的角色等方面都十分有效。尤其在产品设计的早期阶段，这样的努力将有助于确立以使用者为中心的设计。     

高考作文与诗性之和

从1977年恢复高考开始,每年的高考作文题都是蕴含诗性的.诗能集中表现丰富的现实生活和抒发复杂的人类情感,是用浸透感情的、有节律的、形象而富有质感的语言,通过比喻、夸张、拟人、象征等手段,把某种独特的感受抒发出来的表达方式,是深缅的思想和饱满的感情在创造性想象过程中交织在一起而呈现出来的一种精练而富有感染力的艺术.小说中有诗,散文中有诗,戏剧中有诗,政论中也有诗,音乐、建筑、绘画都有诗性的渗透.从2000年起,全国高考作文试题吹响了诗性回归的号角.新版的小学、初中、高中语文教学大纲推荐了大量古诗文背诵篇目,新版高中语文教材也增加了古诗文篇目.在教学中要用优秀的文化特别是优秀诗歌浸润我们的心灵,涵养学生们的诗性精神.     

洞悉激情--解读电视连续剧《激情燃烧的岁月》

本以“喜爱《激情燃烧的岁月》的九大理由”为背景，从形象、情感、意旨三方面解读《激》剧，并力图对其审美和化意义进行理论阐释。     

在物理实验教学中开发学生的非智力因素

充分发挥学生的主观能动性,变被动教育为主动教育历来是教师面临的一大难题,在大力提倡素质教育的今天这显得尤为重要,本文讨论了如何于物理实验教学中,有效地开发学生的非智力因素,从而使学生“要学”、“乐学”、“会学”。