经济指标与黄金价格预测相关性揭示：基于数据修补的中期预测框架与文本情感分析（TDO-DCSTM）的交叉应用

本文提出一种融合经济指标分析与文本情感挖掘的中期预测框架，创新性地采用四元主导优化卷积神经网络-深度双向长短期记忆模型（Tetra dominant optimized Convolutional Neural Network enabled Deep Bidirectional Long Short-Term Memory, TDO-DCSTM），通过Web搜索特征提取（WSBFE）和频率特征提取-情感词支持（FBFE-SWS）技术解决传统方法在高维特征空间、方言变异和噪声处理中的局限性。该模型在亚马逊评论数据集上实现97.79%准确率、98.89%特异性和95.88%敏感性，为金融舆情分析和经济预测提供新范式。

　　

亮点（Highlights）

• 四元主导优化（Tetra Dominant Optimization, TDO）：通过局部与全局优化稳定性调整模型参数，减少权重偏差并提升收敛能力！

• TDO强化版卷积神经网络-深度双向长短期记忆模型（TDO-DCSTM）：突破性融合深度学习架构，实现长短文本特征提取与交叉验证，准确捕捉语义上下文！

结论（Conclusion）

文本情感分析是理解用户观点与情绪的关键任务。TDO-DCSTM模型通过精准识别文本极性（正/负/中性），显著提升了供应商与消费者间的交互质量。该模型为文本情感分析提供绝对准确的解决方案，其创新架构与优化策略为后续研究树立了新标杆。