利用Python进行上市公司新闻文本分析及分类预测 完整代码和报告（计算机毕业设计参考）
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简介：
本项目运用Python语言对上市公司的新闻文本数据进行了深入分析与自动分类预测。通过编写完整代码并撰写详尽报告，为相关研究提供了一套实用的工具与方法论，适用于计算机专业毕业生的设计作品参考。
上市公司新闻文本分析与分类预测的基本步骤如下：
1. 从新浪财经、每经网、金融界、中国证券网及证券时报网站上爬取历史新闻数据（包括时间戳、链接地址、标题以及正文内容）。
2. 利用Tushare平台获取沪深股票的日线交易信息和基础资料，具体包括开盘价、最高价、最低价、收盘价等价格指标；成交量与持仓量数据；同时还有如股票代码、名称、所属行业和地区分类，PE值及资产总额（流动资产+固定资产）等相关财务参数。
3. 对爬取的新闻文本进行预处理：依次执行去除停用词的操作，加载新词汇，并完成分词任务。
4. 通过前两步获得的信息和经过上述步骤处理后的新闻内容，抽取每条消息中涉及的具体股票名称（可能为0支、1支或多支），并根据这些信息构建关联的股票代码列表，在原始数据表里添加一个相关联的新字段以记录该列表。
5. 根据历史数据库中的相关新闻文本和对应的某只特定股票的日线价格走势，判断消息发布后的N天内股价的变化情况（如果上涨则标记为利好；若下跌则视为利空），并将这些标签信息保存到新的存储介质中或者导出至CSV文件格式下。
6. 实时采集新闻数据，并确定与之相关的所有股票代码。然后基于之前构建的带有标签的历史文本数据库，对特定股票的相关历史文章进行分析和预测。
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