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《Java 大视界 -- Java 大数据机器学习模型在金融市场情绪分析与投资决策辅助中的应用》
摘要： 本文探讨Java大数据机器学习在金融情绪分析与投资决策中的应用。通过处理1.8亿条多源金融数据（新闻、研报、社交评论），构建基于Spring Boot+Spark NLP的实时情绪分析系统，解决传统人工分析滞后问题。核心代码实现数据采集、清洗、特征提取与加权评分，权威信息权重达60%。实际案例显示，某基金年化收益从12%提升至19%，回撤降低3.8个百分点，决策响应时间从4小时缩短至15分钟。系统可识别语义否定（如“不会降息”）并输出情绪分值（-100至100），助力机构捕捉市场情绪变化，实现智能化
——来自博客 https://blog.csdn.net/atgfg/article/details/152462638
以下哪项功能对金融情绪系统最关键？(单选)
8 人已经参与 已结束
谣言过滤机制（去噪音）
8人
轻量低成本（中小机构用得起）
0人
政策文本精准解析（懂深意）
0人
实时情绪分更新（抓时机）
0人
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