40、利用推特情感分析检测股市操纵及专利文本自动分割

利用推特情感分析检测股市操纵及专利文本自动分割

在金融和知识产权领域，数据的分析和处理对于做出准确决策至关重要。本文将介绍利用推特情感分析检测股市操纵的方法，以及专利文本自动分割的相关技术。

一、利用推特情感分析检测股市操纵

1. 分类器选择与评估
   • 分类器方法 ：在使用支持向量机（SVM）进行情感分类时，有“一对多”（one - vs - all）和“一对一”（one - vs - one）两种方法。“一对多”方法将感兴趣的类的数据实例标记为正，其余标记为负，但在数据未聚类的情况下表现不佳，因为许多数据实例可能被预测为多个类的正例而无法分类。“一对一”方法则将数据实例归类到数据实例最多的类，对该问题不敏感，但对于类别较多的问题，类别数量会迅速增加。
   • 分类器评估 ：使用手动仔细标记的股票推文训练分类器，让未参与训练数据的人员标记测试数据集（包含1332条手动标记的股票推文）。采用5折交叉验证进行训练，即把数据采样成5份，4份用于训练，1份用于测试，重复5次并取平均性能结果。使用精确率、召回率和分类准确率作为性能指标评估分类器。精确率衡量分类的准确性，召回率衡量分类的完整性。
2. 股票极性计算
   • 情感预测 ：使用基于标记股票推文训练的SVM分类器预测每条推文的情感（负、中性和正）。
   • 极性计算 ：根据负、中性和