Deeply Moving: Deep Learning for Sentiment Analysis Este site oferece uma demonstração ao vivo para prever o sentimento das avaliações de filmes. A maioria dos sistemas de previsão de sentimentos funcionam apenas olhando as palavras isoladamente, dando pontos positivos para palavras positivas e pontos negativos para palavras negativas e, em seguida, resumindo esses pontos. Dessa forma, a ordem das palavras é ignorada e informações importantes são perdidas. Em contraste, nosso novo modelo de aprendizado profundo realmente constrói uma representação de frases inteiras com base na estrutura da sentença. Ele calcula o sentimento com base em como as palavras compõem o significado de frases mais longas. Desta forma, o modelo não é tão facilmente enganado quanto os modelos anteriores. Por exemplo, nosso modelo aprendeu que engraçado e espirituoso são positivos, mas a seguinte frase ainda é negativa no geral: este filme não era tão engraçado, nem super espirituoso. A tecnologia subjacente desta demo baseia-se em um novo tipo de rede neural recursiva que se baseia em estruturas gramaticais. Você também pode procurar o Stanford Sentiment Treebank. O conjunto de dados no qual este modelo foi treinado. O modelo e o conjunto de dados são descritos em um próximo documento do EMNLP. Claro, nenhum modelo é perfeito. Você pode ajudar o modelo a aprender ainda mais rotulando frases que pensamos que ajudariam o modelo ou aqueles que você experimentar na demo ao vivo. Título do papel e modelos profundos recursivos abstratos para a composiçãoidade semântica sobre um Tree Tree Sentiment Os espaços de palavras semânticas têm sido muito úteis, mas não podem expressar o significado de frases mais longas de uma maneira baseada em princípios. O progresso adicional para a compreensão da composição em tarefas como a detecção de sentimentos requer recursos de treinamento e avaliação supervisionados e modelos de composição mais poderosos. Para remediar isso, apresentamos um Sentiment Treebank. Inclui rótulos de sentimento de grão fino para 215.154 frases nas árvores analisadas de 11.855 frases e apresenta novos desafios para a composição do sentimento. Para abordá-los, apresentamos a rede recursiva Neural Tensor. Quando treinado no novo banco de árvores, este modelo supera todos os métodos anteriores em várias métricas. Ele empurra o estado da arte em uma classificação positivenegativa de uma única frase de 80 até 85.4. A precisão da previsão de rótulos de sentimento de grão fino para todas as frases chega a 80.7, uma melhoria de 9.7 sobre o saco de linhas de base de recursos. Por último, é o único modelo que pode capturar com precisão o efeito das conjunções contrastivas, bem como a negação e o seu escopo em vários níveis de árvore para frases positivas e negativas. Índice de Sentimentos WFX O Índice Sentimento SWFX pode ser uma ferramenta valiosa para negociação de moeda intradia. . A publicação do índice de sentimento contribui para a missão geral do mercado de SWFX para transparência e independência. O Índice é baseado em informações de fluxo de transações e é projetado para mostrar uma relação longa e curta nas moedas mais populares e pares de moeda consolidados pelos consumidores e provedores de liquidez. Os consumidores de liquidez são representados por clientes individuais, corretores, empresas de investimento e hedge funds. O índice de sentimento deste grupo é a porcentagem de longos ou shorts no valor total de negociações abertas, executadas pelo consumidor de liquidez. O índice também inclui liquidez de lances individuais e ofertas dos participantes anteriores se não for fornecido regularmente. Os fornecedores de liquidez são participantes do mercado SWFX representado por mercados centralizados e vários bancos que fornecem continuamente preços de oferta e oferta no mercado. O índice de sentimento deste grupo é contrário aos dados de consumidores de liquidez porque, para cada troca executada através do SWFX, existem duas transações de balcão iguais e compensatórias. O índice reflete a distribuição das atuais condições de mercado e é atualizado a cada 30 minutos. Como usar O índice SWFX Sentiment tem a capacidade de indicar os refluxos e fluxos de sentimentos e manter seus dedos no pulso do mercado. O SWFX Sentiment Index mede o interesse especulativo efetivo em pares de moedas e moedas e, portanto, pode ser usado como um indicador contrariano. Exemplo: o índice SWFX Sentiment pode se tornar um filtro de confirmação adicional e, assim, aprovar ou desaprobar os sinais comerciais de quaisquer estratégias intradiárias, como a divergência do MACD ou os cruzamentos do MA. Se a estratégia der um sinal de COMPRA no EURUSD e os indicadores de sentimento para EURUSD e EUR estão sobrecomprados, o comerciante deve evitar entrar em posição. Se a estratégia dá um sinal de VENDA no GBPUSD e o indicador de sentimento para GBPUSD e GBP é sobrecompra ou pelo menos neutro, a probabilidade de um comércio bem sucedido é aumentada. O índice histórico do Sentimento SWFX mostra, como os sentimentos de provedores de liquidez e consumidores de liquidez estavam atualizados.
No comments:
Post a Comment