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随着科技的进步和互联网的普及，网络上各类财经网站复杂多样，同时研究机构也鱼龙混杂，财经主体很难通过少量网站或者机构的研报得到准确预测。本文使用Python通过双向LTSM文本情感分析算法。基于2024年5月-10月这一时间段内新浪财经的财经类研报，本案例对2024年5月-10月新浪财经所有财经类研报通过Python进行了可视化处理，在此基础上使用双向LTSM文本情感分析，分析选取文本的整体情感走向，从宏观层面上上分析各类研报的总体情况。可视化结果可以清晰看到5-10月研报top10的报告类型，每天研报的发布数量，前top10的研报发布机构，以及高频词的出现数量和词云。然后通过双向LTSM文本情感分析算法了解研报主体情绪，更有利于各个金融市场主体更好了解金融市场总体动态，具有高效性，全面性，准确性。最后使用模型对未来因变量进行预测并检验。

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