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文本预处理：对新闻文本进行清洗，去除噪声（如特殊字符、广告信息）、停用词（如 “的”“了”“和” 等无实际意义的词语），并进行词法分析（分词、词性标注）。
特征提取
词袋模型（Bag of Words）：将文本表示为词的集合，忽略词语顺序，统计每个词语在文本中出现的频率，形成特征向量。
TF - IDF（词频 - 逆文档频率）：不仅考虑词语在当前文本中的出现频率（TF），还结合词语在整个语料库中的稀有程度（IDF），突出重要词语的权重。
主题模型：如 LDA（潜在狄利克雷分配），通过挖掘文本中的潜在主题，将文本映射到主题空间，以主题向量作为结构化特征。
情感分析：利用自然语言处理技术分析新闻文本的情感倾向（正面、负面、中性），将情感得分作为结构化数据的一部分，反映市场情绪对股票的影响。
数据结构化：将提取的特征整理成表格或矩阵形式，每一行代表一篇新闻文本，每一列代表一个特征（如词语频率、情感得分等），便于后续与股票交易数据等结构化数据进行整合和量化分析。
发布于2025-4-26 20:11 武汉
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