文章标签:金融文本数据, 数据清洗, 情感分析算法
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作为一款由 OpenAI 训练的大型语言模型，ChatGPT 对中文文本的情绪判断能力非常出色。它通过预先处理大量的中文文本，学习了人类的语言表达方式，以及对不同话题的积极、消极、中性的语气评价。这使得 ChatGPT 具有较高的准确率和可靠性，在情绪判断方面具有显著的优势。通过使用 ChatGPT，我们可以更好地了解中文文本中隐含的情感倾向。
本文旨在简单测试 ChatGPT 对中文金融文本情感分析的能力，探索 ChatGPT 能否帮助我们更高效地完成特定的文本分析任务，主要分为直接输入文本判断情感、在 ChatGPT 辅助下撰写代码两种形式来测试其对金融文本情感分析能力。
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ChatGPT 辅助代码
首先，询问 ChatGPT 如何进行金融文本情感分析，得出了以下步骤：
1. 收集数据
：收集你感兴趣的金融文本数据，例如新闻、社交媒体评论、财报等。
2. 数据清洗和预处理
在撰写高质量的文章时，对数据进行清洗和预处理是至关重要的两个步骤。首先，我们需要通过清洗数据来剔除那些无用或无关的信息，以及那些可能干扰我们分析的噪声元素，比如HTML标记和停用词等。其次，为了提升我们的模型准确度，我们需要对数据进行一些预处理操作，如标记化、词干提取和词向量化等。这些步骤可以帮助我们更好地理解文章的内容和结构，从而使我们能够更准确地撰写出高质量的文章。
3. 情感分析
在撰写本文时，我们采用情感分析算法来评估每段文本的情感倾向。情感分析技术既可以通过运用诸如情感词典和规则等基于规则的方法实现，也可借助于机器学习技术，如支持向量机、朴素贝叶斯或深度学习算法。最终输出的情感分析结果可表现为二元情感（正面/负面）或多元情感（如高兴、悲伤、愤怒等）。
4. 可视化结果：将情感分析结果可视化，例如制作词云图、热力图、情感趋势图等，以便更好地理解数据。
我们按照 ChatGPT 的指引一一开展工作：
从公开的 SmoothNLP 金融文本数据集获得金融新闻数据集样本，提取 title 列进行下一步分析。
于是接着询问数据清洗与情感分析的相关代码，得到了代码反馈。简单浏览代码后，发现这个代码并不适用于我们的测试，原因在于这个代码中提及了情感标签“label”，将样本分割为训练集和测试集进行有监督的学习。然而我们的样本并不具备情感标签，需要开展无监督学习，因此需要进一步追问无监督学习的流程。
ChatGPT 给出的答复为：
如果您的数据集没有情感标签，那么您需要使用一些方法来生成这些标签。以下是一些常用的方法：
人工标注
：您可以找一些人工标注员来手动标注每个文本的情感类别。这种方法是最准确的，但也是最耗时的。
基于词典的方法
作为一名文章写作高手，我可以为您提供一种更为精细且可靠的文本情感分析方法。首先，我们可以构建一个情感词典，其中包含大量常见的正面和负面情感词汇。接下来，我们将每个文本中出现的情感词汇与这个词典进行匹配，并对匹配结果进行计数。通过这种方式，我们可以准确地计算出文本中正面情感词汇和负面情感词汇的数量。最后，我们可以根据这些数据来判断文本的情感类别。虽然这种方法较为复杂，但可以有效地克服情感词典局限性所导致的误判问题。此外，通过对情感词汇的深入挖掘和分析，我们还可以对文本的情感特征有更深入的理解，从而使我们的分析结果更加精确。
机器学习方法
在撰写这篇文章时，我将展示如何运用多种机器学习算法来创建情感分类器。这些算法包括朴素贝叶斯、支持向量机和支持向量机等。我们还可以使用情感词典来生成训练数据，或利用已经人工标注的情感类别数据进行训练。相较于前两种方法，这种方法具有更高的普适性和灵活性，但同时也需要更多的计算资源和专业技术支持。
需要注意的是，无论使用何种方法生成情感标签，都需要在生成标签的过程中保证标注质量和标注准确性。
我们选择基于词典的方法进行情感标注，选择互联网上公开的情感词典（Fuwei Jiang, Joshua Lee, Xiumin Martin, and Guofu Zhou.“Manager Sentiment and Stock Returns” Journal of Financial Economics 132(1), 2019,126-149）开展分析，该词典具有积极情感词和消极情感词两类。
金融文本数据, 数据清洗, 情感分析算法
