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　　如何从海量研究报告中，快速汲取有价值的投资洞察，如何处理不同研究机构对同一家上市公司的研究报告不同观点，这些都是困扰研究机构专业研究员的日常工作痛点。特别是对于追求精准规则触发投资行为的量化投资研究员而言，需要更加精准的研报处理工具，帮助建立对上市公司的量化分析因子库。通联数据研报情感分析特色功能，就是这类需求的好助手，近日，通联数据就为中信建投量化团队提供了研报情感分析的相关服务，获得认可。

　　中信建投证券是国内长期深耕于量化投资和资产配置领域的资产管理机构，借鉴国内外相关研究策略，立足中国资本市场实践能听哭情感语录短句，构建了丰富的量化因子库，同时，中信证券也在与像通联数据这样的科技公司合作，探索更加度的量化因子归因分析。此次通联数据为中信建投证券提供的是金融大数据产品中的研报情感分析服务，它通过自然语言、机器学习和人工智能技术，通过对文本数据中包含的细微情绪进行解析和分析，以判断研究员在报告字里行间所表露的对上市公司标的的情感变化。该技术需要机器大量阅读研报，通过语言学的方式学习人类遣词造句的基本逻辑，学习同一个词在不同语境下代表的不同情感倾向，而通联数据在该领域拥有八年多海量研报数据的分析和处理经验能听哭情感语录短句，在业内情感分析领域具有市场认可的硬核科技实力。

　　此次通联数据为中信建投证券提供的是基于丰富研报基础上的上市公司研报情感得分数据。该数据基于对上市公司相关研报的负向观点、发布时间、机构历史研报预判准确度等维度的建模加权处理，建立了一套专业的情感分析模型，对各个因素权重进行了调整，最终得出的上市公司研报情感得分，有助于从研报情感维度，进一步丰富中信建投证券的量化因子库，助力量化研究投资人员更高效制定量化策略，为挖掘阿尔法收益提供有效帮助。

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