XiaoMi-AI文件搜索系统
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使用社交媒体数据
I. i ntroduction 1。由于近年来神经网络和计算能力的显着进步，生成人工智能（此后的“ Genai”）基于输入数据和适当的提示产生响应，在各种自然语言处理任务中取得了尖端的绩效，包括信息摘要和答案。与依赖于预定词典的传统情感分析方法不同（Tetlock（2007）以及Loughran和McDonald（2011）），最近的研究表明，Genai可以在特定上下文中准确评估单词的情感价值2，尽管在不同的环境中，单词传达的情感可能会差异很大（Ruan等。（2020））。3除准确性外，Genai的评估比基于手动标记的文献中使用的人类评估和传统的机器学习方法更有效（Liu（2010））。实际上，这些较旧的做法是耗时的，容易出错的，并且在大规模上不切实际。相反，Genai提供了一种新方法，可以帮助解决以前棘手的问题（BIS（2024a））。2。利用专门从事中国任务的内部genai（s i cored a I refore a a i reearch a ssistant，“ sara”），根据社交媒体文字和视频，在中国大陆的住房市场中开发了每日情绪指数，以追踪中国大陆的住房市场，以增强对全面和及时的方式的监视。接下来，我们证明该指数是房地产销售的领先指标，并表现出色的方法。4特别是，我们首先构建了从2013年开始的Genai驱动的住房市场情绪指数，此前几个必要的步骤，包括消除已识别的社会机器人和网络巨魔。此外，我们将我们的分析扩展到了国家情绪指数之外，并以更精细的水平发展住房市场情感指数，利用Genai的强大理解和推理能力来识别地区。
全球电子制造供应链 IPC 当前情绪 2025 年 1 月 - 只读
连续四个月低于这一水平后，需求扩张终于恢复。在四个需求分项中，积压订单指数仍低于 100，是过去一个月唯一没有变化的分项。新订单指数上升 4 点至 102，小幅进入扩张区间。同样，出货指数也上升了 4 点，反映出货量指标的广泛改善。> 成本压力继续挑战运营
prot。山雀。 iii cl。 13 fast。 ... 的创造力的分离
通过Gradenigo，6/b 35131意大利帕多瓦电话+39 049 8277600传真+39 049 8277699 info@dei@dei.unipd.it www.deii.unipd.it.unipd.it cf 80006480281 p.iva
利用大数据分析和机器学习技术进行亚马逊产品评论的情感分析
情感研究对于理解消费者的投入和提高商品和服务的才能至关重要。本研究着眼于亚马逊产品评估的数据集以及如何使用ML方法进行情感分析。在本研究中使用了几种ML方法，例如梯度提升（GB），Logistic回归（LR），幼稚的贝叶斯（NB）和递归神经网络（RNNM），用于分析亚马逊产品评论的情感。该方法首先通过删除标点符号，过滤停止单词和令牌来预处理数据集，然后使用诸如单词袋（bow）之类的技术提取功能提取。一旦数据分为训练和测试集，使用F1得分，回忆，准确性和精度评估模型。在测试的模型中，提高梯度的表现在所有指标中以一致的82％的速度优于其他人，这表明了其强大的分类能力。结果表明，尽管GB提供了最高的性能，但未来的工作可以探索高级模型和技术，以进一步增强各种产品类别的情感分类精度。
评估世界外国投资的工具及其在巴西的争论
我们有幸得到了国内外作家的贡献，他们始终表现出兴趣和动力，将这些知识收集并组织到一个地方。我们感谢大家同意为这本在巴西才刚刚开始对话的书做出贡献。非常高兴能够与已经参与 IAIE 国际辩论的外国作家建立这样的对话：Vivienne Bath、Tim D. Ellemann、Steffen Hindelang、Andreas Moberg、Santosh Pai、Ji Ma 和 Manu Misra。我们还要感谢 Sarah Danzman，尽管她在研究期间是一位对话者，但她未能贡献一章内容，但却为我们提供了与 Sophie Meunier 合作开发的完整 Prism 数据库。我们还要感谢巴西作家卡洛斯·马尔西奥·科森德 (Carlos Márcio Cozendey)，他是国际投资体系具体辩论的关键人物。
新的集体模型如何改变对小农户的支持？主题和情感内容分析的经验证据
集体农民模型是小农协作从事农业活动的重要方法，促进了可持续的经济发展，尤其是在印度的背景下。关于集体模型的发表研究文章的频率越来越多，强调了它们在解决印度和全球小农户面临的各种挑战方面的重要性。这项研究以三个主要研究问题为指导：首先，确定与集体模型有关的出版物的趋势；其次，衡量与本文中确定的主题相关的情感；第三，为了揭示各种集体模型在满足小农户需求方面的潜力，特别关注印度。该研究分析了2000年至2024年发表的研究文章，重点介绍了外观频率以及与农场集体功能有关的内容。利用描述性定量方法，本研究采用内容分析来收集4,382篇研究文章的主要数据。NVIVO 15工具用于分析数据，将关键主题，功能和支持机构识别为分析单位。通过这项全面的分析，该研究旨在阐明集体模型的出现及其潜力，以解决小农户，特别是印度面临的关键农业问题。该研究强调了农民集体的不断发展的趋势，从合作社转变为当代农民生产商公司，以应对新兴需求。全球文献的发现提供了有价值的见解，以增强印度集体模型的发展，在这些计划中，这些举措可以在应对小农户的挑战中发挥变革性的作用。
2024 年 12 月商业和消费者调查结果显示欧盟和欧元区经济信心和就业预期下降
12 月份工业信心回落（-2.2），反映出所有三个分项（即管理者的生产预期以及他们对当前订单水平和成品库存的评估）均大幅下降。在信心指标中未包括的问题中，管理者对过去生产的近期变化明显更为悲观，而对出口订单的看法则略有改善。服务业信心略有改善（+0.6），这得益于管理者对过去需求的评估明显上升。然而，这部分被需求预期的恶化所抵消。管理者对过去商业状况的评价基本保持不变。消费者信心连续第二个月下降（-1.0）。消费者对各自国家总体经济形势和大宗采购意图明显变得更加悲观。相比之下，消费者对家庭预期财务状况和过去财务状况的看法基本保持不变。零售贸易信心保持大致稳定（+0.1）。零售商报告称，未来 3 个月的业务预期有所改善，库存量评估也略有好转。然而，这些增长大多被对过去业务状况的恶化看法所抵消。由于建筑商对就业预期更为谨慎，12 月份建筑信心略有减弱（-0.5），而他们对订单的看法保持不变。表示需求不足是限制因素的建筑经理比例略有下降（-0.5 个百分点至 32.8%），同时
在机器学习时代，基于词典的情感分析的优势
评估文本是正面还是负面分析，是许多学科的广泛应用。自动化方法使得可以快速，复制且高度准确地编码几乎无限量的文本。与机器学习和大型语言模型（LLM）方法相比，基于词典的方法可能会牺牲一些性能，但是作为交换，它们提供了普遍性和独立性，同时至关重要地提供了识别阶段级别的可能性。我们使用Multilexscaled展示了Lexica的强劲性能，这种方法平均在许多广泛使用的通用词典中平均价值。我们通过一系列不同域的基准数据集对其进行验证，将性能与机器学习和LLM替代方案进行了比较。此外，我们通过对9/11英国后的穆斯林媒体报道进行分析来说明识别细粒情感水平的价值，即穆斯林的媒体报道，二氧化价指标会产生有关后9/11震动的性质不同（和错误的）结论，以及在宽阔的外观和大小写的范围内和大小之间的覆盖。可以在线上使用用于应用MultileXscaled的代码。