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新闻情绪与经济
本文使用的基于文本的方法非常灵活；它不仅可以代表情绪，还可以代表经济中的不确定性水平。广义上讲，“情绪”捕捉的是人们对未来经济结果分布平均值的信念（第一矩），而“不确定性”捕捉的是人们信念的方差（第二矩）（Haddow 等人，2013 年）。现在有大量研究表明，更多的负面情绪和更高的不确定性都与较低的支出和投资有关，因此可以预测更弱的经济状况（例如 Moore（2017 年）；Bloom（2014 年）；Shapiro、Sudhof 和 Wilson（2017 年）；Barsky 和 Sims（2012 年）；Benhabib 和 Spiegel（2019 年））。然而，一些研究表明，基于调查的情绪指标提供的有关经济状况的新信息有限（Roberts 和 Simon，2001 年）。不过，新闻媒体等其他有关情绪的信息来源可能有助于预测经济形势，即了解当前或最近的情况。新闻媒体可能会提供家庭和企业调查所没有的新信息，或者提供以前的相同信息。
2024-2025 年商业信心报告
贝宁欧洲商会 (链接) 布基纳法索欧洲商会 (链接) 喀麦隆欧洲商会 (链接) 埃塞俄比亚欧洲商业论坛 (链接) 加纳欧洲商会 (链接) 科特迪瓦欧洲商会 (链接) 利比里亚欧洲商会 马里欧洲投资者理事会 (链接) 莫桑比克欧洲商人协会 (链接) 尼日尔欧洲商会 (链接) 尼日利亚欧洲商业组织 (链接) 卢旺达欧洲商会 (链接) 塞内加尔欧洲商会 (链接) 南部非洲欧洲工商会 (链接) 苏丹欧洲商会 (链接) 坦桑尼亚欧盟商业集团 (链接) 多哥欧洲商会 (链接)
情绪、生产力和经济增长
先前的研究发现情绪与未来经济增长之间存在相关性，但对解释这一结果的渠道存在分歧。在本文中，我们通过利用情绪和市场效率的跨国差异，对这一问题进行了新的阐释。我们发现，七国集团国家的情绪冲击会增加经济活动，但只是暂时的，不会影响生产力。相比之下，非七国集团国家的情绪冲击预示着长期的经济增长和相应的生产力提高。结果表明，情绪确实可以创造经济繁荣，但仅限于较不发达的经济体，因为这些经济体的资产价格波动使情绪和基本面更难分清。
使用 Transformer 进行情绪分析
本研究探讨了如何使用基于 Transformer 的模型（例如 BERT 和 DistilBERT）对 IMDb 电影评论进行情感分析。实验的目的是找到准确率和计算效率之间的平衡，评估两种模型在不同训练参数下的表现。BERT 在三个时期内达到了 91.39% 的峰值准确率，总共需要 54 分钟进行训练。另一方面，DistilBERT 仅用 38 分 25 秒就达到了 91.80% 的类似准确率。尽管准确率略有差异，但 DistilBERT 被证明是一种更高效的训练选择，因此成为资源有限环境的可行替代品。该研究结果与 R. Talibzade (2023) 的研究形成了对比，后者使用 BERT 获得了 98% 的准确率，但需要 12 小时的训练，说明了准确率和训练时间之间的平衡。未来可能的任务包括进一步完善、使用更大的数据集进行测试、研究替代的 Transformer 模型，以及利用更高效的训练方法来提高性能而不牺牲效率。这是一篇 CC BY-NC 许可下的开放获取文章
可解释的人工智能用于情绪分析
作为一种实用的舆情挖掘和分析工具，社交媒体分析已在许多研究领域中被证明具有很高的价值[1]。情绪分析解决了复杂的社会情感应用的动态问题，这些应用渗透到有感知和解决方案的社交网络中的智能和决策中[2]。当代情绪分析始于简单的极性检测，现已发展为对情感和情绪感知的更细致的分析[3]。然而，检测自然语言中的细粒度情绪即使对人类来说也很困难，这使其自动检测非常复杂。此外，在线观点可以以文本评论或评分的形式提出，针对整个产品，也可以针对其各个方面[4]。多条冗长的评论、带有微文本的随意方言（文字游戏、新词和俚语）的使用、比喻性语言的使用（讽刺、反语）、多语言内容（代码混合和代码转换）和观点垃圾邮件都给意见提取任务增加了挑战。
情感和情感分析技术的进步
简介：理解和分析人类情绪是研究的关键领域，其应用涵盖了医疗保健，教育，娱乐和人类计算机的互动。目的：利用诸如面部表情，语音模式，生理信号和文本数据之类的模式，本研究研究了深度学习体系结构的整合，例如卷积神经网络（CNN），复发性神经网络（RNN）和变形金属模型，以有效地捕获错综复杂的情绪简化。方法：此数据集提供了广泛的情感类别和情感分类，它是推进创新的机器学习和深度学习模型的强大资源。结果：这些发现为开发能够适应人类情绪的智能系统的方式铺平了道路，从而促进了人类与机器之间的自然和同情性相互作用。结论：未来的方向包括扩展数据集，解决道德注意事项以及将这些模型集成到现实世界应用程序中。
finsentgpt：通用财务情感引擎？
情感分析已发展为理解和预测金融市场动态的有效工具。情感是一组集体的投资者信念，众所周知会影响资产定价和影响市场。因此，在古典金融模型中整合适当的情感量度已成为近年来的关键任务（Zhou，2018年）。一个主要问题是如何准确衡量情绪。传统上，财务分析主要依赖定量信息和经济指标来做出明智的投资决策，但由于大数据来源的发展和自然语言处理（NLP）的改善，情绪分析在金融行业变得越来越流行。我们的研究提出，生成的AI模型可能是一种改变游戏的发展，对情感分析产生深远的影响。潜在的生成AI模型使用深度学习来开发具有局限性的人类创造力和判断的材料（Guo等人，2023; Wiegreffe，Hessel，Swayamdipta，Riedl和Choi，2021）。金融中的生成AI模型可能是生产综合财务文件，市场场景和投资策略。这些模型有助于综合新的见解和观点，这些见解和观点通过从大型数据集中学习模式来补充定量研究。生成AI与情感分析的组合为调查微妙的新选择
使用新闻情绪进行经济预测
报纸文本情绪可以在高频级别的流行宏观经济状况方面提供信息，可用于改善宏观经济指标的预测。在本文中，我们使用简单的词典方法从马来西亚本地报纸文章的业务和财务部分中提取了情感，然后评估与现有基于调查的情感测量和宏观经济增长结果的关系。具体来说，本文使用线性模型，非线性机器学习模型和长期术语记忆（LSTM）神经网络研究了报纸增长的报纸情感及其需求侧组件的预测能力。我们的调查结果表明，新闻情绪可以立即播放基于调查的商业情感措施。使用线性回归和非线性机器学习模型，我们还表明，新闻情绪具有可靠的预测能力，可在两到三季度预测范围内实现私人投资增长。尽管如此，我们发现使用新闻情绪在整个预测期间预测GDP增长的其他需求端成分方面没有显着改善，这表明提取的新闻情绪为更广泛的经济提供了有限的信息内容。