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摘要。社交网络的快速增长产生了前所未有的用户生成数据，这为文本挖掘提供了绝佳的机会。情感分析是文本挖掘的重要组成部分，试图通过其内容和结构来了解作者对文本的看法。此类信息对于确定大量人的整体意见特别有价值。其实用性的示例正在预测票房销售或股票价格。用户生成的数据最容易访问的来源之一是Twitter，这使得其大多数用户数据通过其数据访问API免费获得。这项研究将预测Twitter上与股票相关的推文的情感价值，并证明这种情感与公司在实时流媒体环境中的股票价格的转移之间存在相关性。本研究数据范围从2018年到2024年。该研究表明，除一家公司以外，几乎所有公司的错误百分比均小于5％。在说明误差百分比小于5的地方，那么准确性很高，并且预测价格更准确。
印度股票市场的算法交易和情感分析
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