Dự báo cảm xúc nhà đầu tư Việt Nam bằng phương pháp phân tích cảm xúc

ThS. Vũ Văn Đức, Trần Thị Minh Ngọc, Nguyễn Tuấn Dương,Nguyễn Khánh Huy, Lưu Ngân Hà, Hoàng Thái Vân Trang – Trường Đại học Ngoại Thương

Tóm tắt:

 Cảm xúc thị trường từ lâu đã là một chủ đề được các nhà nghiên cứu về tài chính hành vi và các nhà đầu tư trên thị trường quan tâm. Trong nghiên cứu này, chúng tôi đề xuất sử dụng mô hình tích hợp CNN-Bi-GRU-LSTM để phân tích cảm xúc của nhà đầu tư trên thị trường chứng khoán Việt Nam thông qua dữ liệu tin tức tiếng Việt. Mô hình CNN-Bi-GRU-LSTM được huấn luyện trên 15.000 bài báo tài chính để phân loại văn bản theo ba nhóm cảm xúc và đạt độ chính xác 74,5%. Nghiên cứu kết luận rằng phương pháp phân tích cảm xúc có khả năng xác định tâm lý thị trường dựa trên dữ liệu tin tức bằng tiếng Việt

Xem file

Từ khóa: Phân tích cảm xúc, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, mạng lưới thần kinh