3、股票数据分析与濒危语言词性标注：技术探索与应用

股票数据分析与濒危语言词性标注：技术探索与应用

1. 顺序挖掘在股票分析中的应用

顺序挖掘技术在股票价格运动分析中具有重要作用，可用于对手股票识别、股票价格运动的出现间隔展开和周期性分析等领域。在股票市场分析中，很多学者进行了相关研究。例如，有研究提出了利用数据挖掘方法预测新兴市场股票价格的模型；还有研究基于金融网络指标，运用机器学习技术制定全球股票市场投资策略等。

顺序挖掘技术在股票分析中的应用场景及相关研究：
|应用场景|相关研究|
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|对手股票识别|未提及具体研究，但明确该领域可应用顺序挖掘技术|
|股票价格运动周期性分析|未提及具体研究，但明确该领域可应用顺序挖掘技术|
|新兴市场股票价格预测|Farid S等（2020）提出利用数据挖掘方法预测新兴市场股票价格|
|全球股票市场投资策略制定|Lee TK等（2019）基于金融网络指标，运用机器学习技术制定全球股票市场投资策略|

2. 濒危语言Bishnupriya Manipuri的词性标注

Bishnupriya Manipuri是一种濒危语言，属于印欧语系印度 - 雅利安语族。该语言在其发源地几乎消亡，但在阿萨姆邦、特里普拉邦和孟加拉国等地仍有使用者。由于资源有限，对这种语言进行计算语言学研究极具挑战性。

2.1 词性标注的重要性

词性标注是自然语言处理中的基础任务，它是指根据词汇的形态、语义和上下文行为，为句子中的词汇标注相应的词性类别。对于形态丰富的语言，词性标注任务并不简单，因为词汇的词形变化多，且标注依赖于上下文。对于资源匮乏的语言，如Bishnupri