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Deeply Moving: Deep Learning für die Sentiment-Analyse Diese Website bietet eine Live-Demo für die Vorhersage der Stimmung der Film-Kritiken. Die meisten Sentimentvorhersagesysteme funktionieren nur, indem sie Wörter isoliert betrachten und positive Punkte für negative Wörter und negative Punkte für negative Wörter geben und diese Punkte dann zusammenfassen. Auf diese Weise wird die Reihenfolge der Wörter ignoriert und wichtige Informationen verloren. Im Gegenteil, unser neues tiefes Lernmodell baut tatsächlich eine Darstellung von ganzen Sätzen auf, die auf der Satzstruktur basieren. Es berechnet die Stimmung auf, wie Worte die Bedeutung der längeren Phrasen zu komponieren. Auf diese Weise ist das Modell nicht so leicht zu täuschen wie bisherige Modelle. Zum Beispiel, unser Modell gelernt, dass lustig und witzig sind positiv, aber der folgende Satz ist immer noch insgesamt negativ: Dieser Film war eigentlich weder witzig noch super witzig. Die zugrunde liegende Technologie dieser Demo basiert auf einem neuen Rekursiven Neuronalen Netz, das auf grammatischen Strukturen aufbaut. Sie können auch die Stanford Sentiment Treebank. Dem Datensatz, auf dem dieses Modell trainiert wurde. Das Modell und der Datensatz werden in einem kommenden EMNLP-Papier beschrieben. Natürlich ist kein Modell perfekt. Sie können helfen, das Modell lernen noch mehr durch die Kennzeichnung von Sätzen, die wir denken, würde das Modell oder die Sie versuchen, in der Live-Demo helfen würde. Paper Title und Abstract Rekursive Tiefenmodelle für semantische Kompositionalität über einem Sentiment Treebank Semantische Worträume sind sehr nützlich gewesen, können aber die Bedeutung längerer Phrasen nicht prinzipiell ausdrücken. Weitere Fortschritte in Bezug auf das Verständnis der Komposition in Aufgaben wie Stimmungserkennung erfordern reichere überwachte Trainings - und Evaluationsressourcen und stärkere Modelle der Komposition. Um dies zu beheben, stellen wir eine Sentiment Treebank vor. Es enthält feinkörnige Gefühle Etiketten für 215.154 Sätze in den Parse Bäumen von 11.855 Sätzen und stellt neue Herausforderungen für die Stimmungszusammensetzung. Um sie anzusprechen, stellen wir das Rekursive Neural Tensor Network vor. Wenn es auf der neuen Baumbank trainiert wird, übertrifft dieses Modell alle früheren Methoden auf mehreren Metriken. Es drückt den Stand der Technik in einzelnen Satz positivenegative Klassifizierung von 80 bis 85.4. Die Genauigkeit der Vorhersage feinkörniger Gefühle Etiketten für alle Phrasen erreicht 80,7, eine Verbesserung von 9,7 über Beutel von Features Basislinien. Schließlich ist es das einzige Modell, das genau die Wirkung von kontrastierenden Konjunktionen sowie Negation und seinen Umfang auf verschiedenen Baumniveaus für sowohl positive als auch negative Phrasen erfassen kann. SWFX Sentiment Index Der SWFX Sentiment Index kann ein wertvolles Werkzeug für Intraday Devisenhandel sein . Die Veröffentlichung des Stimmungsindexes trägt zur Gesamtaufgabe der SWFX marketplacersquos Transparenz und Unabhängigkeit bei. Der Index basiert auf Transaktionsflussinformationen und ist so konzipiert, dass er in den populärsten Währungen und Währungspaaren, die von den Liquiditätskonsumenten und - anbietern konsolidiert werden, ein langes und ein kurzes Verhältnis zeigt. Liquiditätskonsumenten werden durch einzelne Kunden, Broker, Investmentgesellschaften und Hedgefonds vertreten. Die Stimmungsquote dieser Gruppe ist der Prozentsatz der Longs oder Shorts in der Gesamtmenge der offenen Geschäfte, die vom Liquiditätsverbraucher durchgeführt werden. Der Index beinhaltet auch Liquidität aus einzelnen Angeboten und Angeboten der vorgenannten Teilnehmer, sofern sie nicht regelmäßig zur Verfügung gestellt wird. Liquiditätsanbieter sind Teilnehmer des SWFX-Marktes, vertreten durch zentrale Marktplätze und eine Reihe von Banken, die kontinuierlich die Nachfrage - und Geldkurse auf dem Markt bieten. Die Stimmungsquote dieser Gruppe steht den Liquiditätskonsumenten gegenüber, da für jeden durch SWFX ausgeführten Handel zwei gleiche und gegenläufige Fremdwährungsgeschäfte bestehen. Der Index spiegelt die Verteilung der aktuellen Marktbedingungen wider und wird alle 30 Minuten aktualisiert. Verwendung Der SWFX Sentiment Index hat die Fähigkeit, die Ebbe und Flüsse der Stimmung und halten Sie Ihre Finger auf den Puls des Marktes. Der SWFX Sentiment Index misst effektives spekulatives Interesse an Währungspaaren und Währungen und kann daher als konträrer Indikator verwendet werden. Beispiel: Der SWFX-Sentiment-Index kann ein zusätzlicher Bestätigungsfilter werden und somit Handelssignale von beliebigen Intraday-Strategien wie MACD-Divergenz oder MA-Crossover genehmigen oder ablehnen. Wenn die Strategie ein KAUF-Signal auf EURUSD gibt und die Stimmungsindikatoren für EURUSD und EUR überkauft sind, sollte der Trader nicht eintreten. Wenn die Strategie ein SELL-Signal auf GBPUSD und das Stimmungsindikator für GBPUSD und GBP überkauft oder zumindest neutral gibt, wird die Wahrscheinlichkeit eines erfolgreichen Handels erhöht. Der historische SWFX Sentiment Index zeigt, wie sich die Gefühle von Liquiditätsanbietern und Liquiditätskonsumenten verändert haben.