Reviewsantot.com – Phân tích cảm xúc trong tài chính kết hợp xử lý ngôn ngữ tự nhiên, ngôn ngữ học tính toán, khai thác văn bản và các kỹ thuật học máy để phân tích cảm xúc từ dữ liệu văn bản. Sau đây là 6 phương pháp phổ biến nhất
Kỹ thuật dựa trên từ điển
Các phương pháp này sử dụng từ điển với những từ đã được gán nhãn theo hướng cảm xúc của chúng là tích cực, tiêu cực hoặc trung tính. Các từ vựng chuyên biệt cho ngành tài chính được sử dụng để gán điểm cảm xúc cho từng từ, cụm từ, biểu tượng cảm xúc, từ viết tắt,… Sự xuất hiện của các thuật ngữ cảm xúc rõ ràng giúp xác định xu hướng cảm xúc chung. Xử lý những từ phủ định như “không” là một yếu tố quan trọng. Phương pháp này nhanh chóng và đơn giản nhưng thiếu tính chi tiết.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)
Các kỹ thuật NLP bao gồm tiền xử lý dữ liệu văn bản để phân tích cảm xúc, như tách từ, loại bỏ từ dừng, và gắn nhãn các phần của lời nói. Điều này giúp đơn giản hóa quá trình phân tích, bằng cách phân loại văn bản thành những thành phần ngữ pháp và chuẩn hóa câu. Mô hình hóa chủ đề giúp phân tích các chủ đề chính trong tài liệu. Nhận dạng thực thể được đặt tên giúp xác định thương hiệu, công ty và cá nhân được nhắc đến trong văn bản.
Phương pháp tiếp cận học máy
Học máy huấn luyện các thuật toán trên những tập dữ liệu văn bản lớn đã gán nhãn cảm xúc để phát hiện đặc trưng biểu thị cảm xúc. Các kỹ thuật giám sát như hồi quy logistic, SVM, rừng ngẫu nhiên và Naive Bayes là phổ biến. Các mạng nơ-ron như CNN, RNN và LSTM cũng ngày càng được sử dụng rộng rãi. Nhúng từ cung cấp các đặc trưng đã được huấn luyện sẵn, và học chuyển giao tận dụng những mô hình ngôn ngữ đã được huấn luyện từ trước.
Phân tích cảm xúc dựa trên khía cạnh
Kỹ thuật này tập trung phân tích cảm xúc liên quan đến các đối tượng cụ thể trong văn bản, như cổ phiếu, cá nhân hoặc sự kiện thị trường. Thay vì chỉ xác định xu hướng cảm xúc chung, phương pháp này đòi hỏi phải thực hiện phân tích sâu về chủ đề, phân loại chủ quan và nhận dạng thực thể.
Phân tích đa phương thức
Phương pháp này kết hợp dữ liệu văn bản với các loại dữ liệu khác như biến động của giá cổ phiếu, sự kiện thị trường và tín hiệu trực quan từ video, hình ảnh và biểu đồ. Điều này cung cấp một cái nhìn đa chiều về tình cảm, cho phép hiểu sâu hơn các yếu tố ảnh hưởng.
Kiểm tra lại
Việc kiểm tra lại các chiến lược dựa trên cảm xúc dữ liệu lịch sử cần thiết để đánh giá hiệu quả của các phương pháp này. Điều chỉnh các tham số và kiểm tra tính xác thực là rất quan trọng, cùng với việc áp dụng kiến thức từ tài chính hành vi để xem xét các giả định chiến lược. Sự kết hợp giữa tâm lý, các yếu tố cơ bản và kỹ thuật sự kết hợp lý tưởng.
Phân tích cảm xúc cũng khai thác kiến thức chuyên ngành từ ngành tài chính và sử dụng vòng phản hồi giữa dữ liệu văn bản và thị trường đểkhông ngừng cải tiến mô hình. Cả học máy nông và sâu đều mang lại lợi ích riêng biệt, và việc kết hợp nhiều phương pháp sẽ nâng cao mức độ mạnh mẽ của mô hình. Tóm lại, một chiến lược phân tích cảm xúc kết hợp sử dụng từ vựng, NLP, học máy và những quy tắc chuyên gia được điều chỉnh đặc biệt cho ngành tài chính sẽ mang lại kết quả phân tích hiệu quả nhất.
Cập nhật thêm kiến thức trên thị trường đầu tư tại các trang tin của Reviewsantot:
- Website: https://reviewsantot.com/
- Fanpage: https://www.facebook.com/reviewsantot/