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Stock-Market-Sentiment-Analysis-Updated

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Stock-Market-Sentiment-Analysis-Updated 是一个专注于分析股市情绪影响因素的研究项目。通过更新的数据和技术提高预测准确性，为投资者提供有价值的市场洞察。 Stock_Market_Sentiment_Analysis-master

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  • Stock-Market-Sentiment-Analysis-Updated
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    Stock-Market-Sentiment-Analysis-Updated 是一个专注于分析股市情绪影响因素的研究项目。通过更新的数据和技术提高预测准确性，为投资者提供有价值的市场洞察。 Stock_Market_Sentiment_Analysis-master
     
  • Stock Market Tweet Sentiment Analysis Using Lexicon（使用情感分析词典进行股市推文情感分析）- 数据...
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    本研究采用Lexicon方法对Twitter上的股票市场相关推文进行情感分析，旨在评估公众情绪对股市的影响。通过数据挖掘和自然语言处理技术，提取并量化推文中蕴含的情感倾向，为投资者提供潜在的决策支持工具。 在2020年4月9日至7月16日之间收集了推文数据，不仅使用SPX500标签，还涉及指数前25名公司以及“#stocks”标签。引用来源为：布鲁诺·塔博达、安娜·德阿尔梅达、何塞·卡洛斯·迪亚斯、费尔南多·巴蒂斯塔和里卡多·里贝罗（2020），《股票市场推文词典数据》，Mendeley 数据，V1, doi: 10.17632/hfd7787h7j.1。收集的文件包括tweets_labelled_09042020_16072020.csv 和 tweets_remaining_09042020_16072020.csv。
     
  • LSTM-Based-US-Stock-Market-Forecast-
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    本项目采用长短期记忆网络（LSTM）模型对美国股市进行预测分析，旨在探索利用深度学习技术捕捉市场动态和趋势的有效性。 使用LSTM网络进行股市预测的例程US-Stock-Market-Prediction-by-LSTM具有一定的参考价值，可供参考。
     
  • Restaurant-Review-Sentiment-Analysis
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    本项目旨在通过分析餐厅评论的情感倾向，为餐饮业提供改进服务和菜品质量的数据支持。采用自然语言处理技术，识别评论中的正面、负面情绪，帮助餐馆更好地理解顾客需求。 在大数据时代，用户评论已成为评估产品质量和服务水平的重要依据，在餐饮行业中尤其如此。顾客的在线评价直接影响着潜在消费者的决策。Restaurent-Review-Sentiment-Analysis项目专注于对餐馆评论进行情感分析，通过运用自然语言处理（NLP）技术揭示评论背后的情绪倾向，并为餐馆管理者提供有价值的数据洞察。 Jupyter Notebook是该项目的核心工具，它允许开发者将代码、解释性文字和可视化结果结合在一起。在数据预处理阶段，我们会看到包括去除无关字符、标点符号和停用词在内的步骤；接下来进行词干提取和词形还原以减少词汇多样性，并使相似的词汇能够归一化。 情感分析的核心在于构建情感模型。项目可能采用诸如TF-IDF或Word2Vec等技术将文本转化为数值表示，捕捉词汇间的语义关系，为后续的情感分类提供基础。同时可能会使用朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）、逻辑回归以及深度学习中的循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）来构建模型，并训练以区分正面、负面与中立的评论。 在模型训练过程中，数据集通常会被划分为训练集、验证集和测试集。其中，训练集用于训练模型；验证集则用来调整参数并避免过拟合；而测试集用于最终评估性能。常用的性能指标包括准确率、召回率、F1分数及ROC曲线等。 此外，项目还可能包含可视化部分，利用matplotlib或seaborn库展示学习过程中的曲线以及预测结果与真实标签的对比情况。通过分析实际餐馆评论数据得出结论，并为餐馆提供改善服务和提升客户满意度的建议。 综上所述，Restaurent-Review-Sentiment-Analysis项目展示了如何运用NLP技术进行情感分析，在餐饮业中有广泛的应用前景；同时也能为电商、旅游等领域提供理解和利用用户反馈的有效途径。通过深入研究这个项目可以掌握数据预处理、模型构建与评估及可视化等关键技能，并在大数据分析和人工智能领域提升专业素养。
     
  • Large Stock Market Dataset - Stocks 数据集
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    该数据集包含大规模股票市场信息，涵盖众多公司的历史股价及交易详情。适用于金融分析与建模研究。 高质量的金融数据获取成本高昂，因此很少免费分享。在这里，我提供了所有在美国纽约证券交易所、纳斯达克以及NYSE MKT上市交易的美国股票和ETF的历史每日价格及成交量数据。
     
  • market-basket-analysis-on-instacart.zip
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    本项目通过分析Instacart电商平台上的购物数据，运用市场篮子分析方法来识别商品间的关联规则和购买模式，以优化库存管理和个性化推荐系统。 在探究用户对物品类别的喜好细分降维案例中需要的数据包括products.csv、order_products__prior.csv、orders.csv、aisles.csv等文件。此外，还包括一个用于PCA降维的Python程序。
     
  • market-basket-analysis-on-instacart.zip
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    本项目为《市场篮子分析在Instacart的应用》，通过分析Instacart平台上的购物数据，运用市场篮子模型找出商品间的关联规则，以优化库存和推荐系统。 探究用户对物品类别的喜好细分降维案例需要的.csv数据包括：products.csv、order_products__prior.csv、orders.csv、aisles.csv等几个文件中的数据。
     
  • 中文中的 sentiment analysis
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    中文中的情感分析是指利用自然语言处理和机器学习技术来识别、提取并量化文本中所包含的情感倾向，如正面、负面或中立情绪。这项研究对于理解公众意见及市场趋势具有重要意义。 该数据集包含了四个领域的中文评论：笔记本电脑、汽车、相机和手机。这些评论适用于自然语言处理中的情感分类任务，并且是二分类任务，即正面或负面的评价。
     
  • sentiment-analysis-with-nlp-and-bert
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    本项目运用自然语言处理技术和BERT模型进行情感分析，旨在提高文本情绪识别的准确性和效率。 自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个关键分支，专注于理解和生成人类语言的研究。随着深度学习技术的进步，特别是Transformer架构的引入，NLP取得了显著进展。2018年Google推出的BERT模型是一种预训练的语言模型，在情感分析等任务中表现出色。 情感分析是一项重要的NLP任务，旨在识别文本中的情感倾向（如正面、负面或中性）。这项技术在社交媒体监控、产品评价和舆情监测等领域有广泛应用。传统的基于词典的方法受限于特定领域的词汇表达方式，而BERT通过大规模无标注数据的预训练捕捉更丰富的语义信息，从而提高了准确性。 BERT的核心创新在于其双向Transformer编码器结构，它允许每个单词同时考虑前后文的信息。在预训练阶段，模型主要通过两项任务学习：Masked Language Modeling（MLM）和Next Sentence Prediction（NSP）。前者随机遮蔽部分输入序列，并让模型预测被遮挡的词语；后者则判断两个连续句子是否为实际相邻句，以帮助理解上下文关系。 将BERT用于情感分析有两种常见方法：微调和特征提取。微调是指在预训练后的BERT基础上添加特定任务层并在相应数据集上进行训练；而特征提取则是直接使用模型中间层输出作为输入文本的向量表示，并用机器学习算法如支持向量机或逻辑回归分类。 在一个名为“nlp-bert-sentiment-analysis”的项目中，可能会看到利用Jupyter Notebook实现BERT情感分析的例子。这种环境便于数据分析和模型开发，开发者通常会导入必要的库（例如transformers和torch），加载预训练的BERT模型，并对数据进行处理如分词、填充序列长度等步骤。通过优化器调整参数并用损失函数评估误差，在验证集上测试性能后可能保存模型以供后续使用。 总之，BERT在情感分析中的应用展示了深度学习技术的强大能力，结合Jupyter Notebook这样的工具可以更直观地理解这一过程，并有效运用先进技术。
     
  • Sentiment Analysis Amazon Reviews 数据集
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    该数据集包含了从Amazon网站收集的产品评论，旨在用于情感分析研究，帮助研究人员和开发者理解和评估消费者对产品的态度与感受。 该数据集包含数百万条Amazon客户评论（作为输入文本）及其对应的星级评分（输出标签），旨在用于训练fastText模型进行情感分析。这个数据集不仅规模适中、贴近真实业务场景，而且可以在普通的笔记本电脑上几分钟内完成训练任务。 文件名为：Amazon Reviews for Sentiment Analysis_datasets.zip