李燕

【摘要】巨量投資者情緒詞語義標(biāo)注是構(gòu)建金融輿情情緒詞典的一個難點問題，論文將互聯(lián)網(wǎng)眾包這一分布式解決復(fù)雜問題的新模式引入到大規(guī)模金融情緒語料標(biāo)注及金融情緒詞典構(gòu)建當(dāng)中，以人類群體智慧與計算機技術(shù)相結(jié)合的方式來解決大規(guī)模語料標(biāo)注的難題，建立完善、標(biāo)準(zhǔn)的金融情緒語料人工標(biāo)注資源，為投資者情緒理論研究提供基礎(chǔ)性支撐，彌補目前對互聯(lián)網(wǎng)投資者輿情文本信息進(jìn)行分析處理時所存在的標(biāo)注語料資源匱乏的問題。

【關(guān)鍵詞】投資者情緒? 情緒詞典? 眾包

一、引言

社會化媒體中的文本情感量化分析為行為金融學(xué)領(lǐng)域很多關(guān)鍵性問題提供了愈加重要的研究方式和內(nèi)容，成為投資者情緒研究領(lǐng)域中新的研究點（Graziano，2011;Rees，2012;Chen，2013;Loughran 2013;Huang，2013;C Fu，2015;D Perez-Liston，2016;A Frugier， 2016;D Bathia，2016）。但金融文本是非結(jié)構(gòu)化信息，挖掘其中的情緒傾向及強度需要面向機器的情緒詞典的支持，因此構(gòu)建金融情緒詞典是進(jìn)行金融文本情緒分析的一項相當(dāng)基礎(chǔ)且重要的工作。近年來，情緒詞典的構(gòu)建及擴展研究受到國內(nèi)外大量研究機構(gòu)及學(xué)者的重視，而專業(yè)領(lǐng)域情緒詞典的構(gòu)建工作是當(dāng)前該領(lǐng)域較新的研究點。目前，國內(nèi)對金融領(lǐng)域情緒詞典的相關(guān)研究還較為匱乏。情緒詞典的構(gòu)建需要完成對巨量語料的標(biāo)注，這是困擾研究人員的一個難點問題。近幾年，互聯(lián)網(wǎng)眾包這一分布式解決復(fù)雜問題的新模式逐漸興起，眾包迅速改變了海量數(shù)據(jù)的收集與處理模式，在海量數(shù)據(jù)語義標(biāo)注領(lǐng)域得到日益廣泛的應(yīng)用（Kittur，2008;Russel，2008;Sayeed，2011;Muhammadi，2015;NR Asheghi，2016;J Hu，2016）。

二、文獻(xiàn)綜述

近年來，隨著文本量化分析技術(shù)的快速發(fā)展，社會化媒體文本情感量化分析為行為金融領(lǐng)域很多關(guān)鍵性問題提供了愈加重要的研究方式和內(nèi)容。上市公司信息披露領(lǐng)域文本情感分析的代表性研究：Feldman 等（2008）、Henry 等（2009）、Li（2006，2010）、Demers 等（2011）、Ferris 等（2013）。關(guān)于媒體文章或報道的文本情感分析文獻(xiàn)：Tetlock（2007）、Engelberg（2008）、Tetlock（2008）、Sinha（2010）、Carretta（2011）、Rees 和Twedt（2012）、Loughran（2013）、H.Ishijima 等（2015）?；ヂ?lián)網(wǎng)金融文本情緒分析文獻(xiàn)：Antweiler（2004）， Das 和Chen（2007），Chen和Hwang（2013），F(xiàn)erguson 等（2015），B Dickinson 等（2015），SWK Chan等（2016），Shapiro（2017）。目前，文本情感分析的方法大致有兩種：基于情緒詞典和機器學(xué)習(xí)方法。基于機器學(xué)習(xí)方法的文本情感研究有：樸素貝葉斯（林江豪，2012;陽愛民，2013）、支持向量機（任勇，2011）、最大信息嫡（Jung，2012）和感知器分類法等。但在實際應(yīng)用中若有高質(zhì)量的領(lǐng)域情緒詞典可用，使用簡單快速的算法就能獲得很好的分析效果（張克亮等，2016;王新宇，2016;肖江等，2015）。在國外很多金融學(xué)者使用GI（General Inquirer）詞典來研究投資者情緒，包括：Feldman（2008）、Tetloclc （2008）、 Henry 和Leone （2009）、Doran 等（2010）、Carretta（2011）、Engelberg（2012）、Maks（2012）、Ferris（2013）、B.Dickinson（2015）等。在國內(nèi)，朱浩然（2013）構(gòu)造了基于Entropy （TF-IDF-L）關(guān)鍵詞的情緒詞典構(gòu)建算法，然后對金融領(lǐng)域微博文本的情感進(jìn)行了研究。朱艷輝等（2011）基于基礎(chǔ)情緒詞典構(gòu)建了文本情感特征抽取算法。孟雪井等（2106）構(gòu)建了我國投資者行為的關(guān)鍵詞詞庫，利用因子分析法構(gòu)建了滬市投資者情緒指數(shù)。總體而言，與國外相比我國在金融情緒詞典建設(shè)方面的基礎(chǔ)性研究不足，制約了我國在金融文本情感量化方面的研究。

三、基于眾包標(biāo)注的金融情緒詞典構(gòu)建方法

（一）金融領(lǐng)域情緒語料庫建設(shè)的研究思路

金融領(lǐng)域情緒語料庫的建設(shè)是金融情緒詞典構(gòu)建的基礎(chǔ)，可以使用互聯(lián)網(wǎng)文本抓爬軟件、開發(fā)Python語言互聯(lián)網(wǎng)文本自動獲取程序及中文分詞軟件（中科院開發(fā)的ICTCLAS、哈工大的自然語言處理平臺IRLAS及N-gram 分詞模型）構(gòu)建金融情緒語料庫。使用互聯(lián)網(wǎng)文本抓爬軟件、Python語言文本程序開發(fā)，獲取互聯(lián)網(wǎng)金融博客、財經(jīng)網(wǎng)站（新浪、騰訊、搜狐、網(wǎng)易、和訊、鳳凰網(wǎng)等）專欄評論文章及財經(jīng)新聞評論、上市公司信息披露評論文章，中國證券報、上海證券報和證券時報等媒體的金融文本作為金融情緒語料庫建設(shè)的原始來源。金融博客、專欄評論文章及財經(jīng)新聞評論一般由具有豐富投資經(jīng)驗和扎實理論基礎(chǔ)的專業(yè)投資者、股評分析家、行業(yè)領(lǐng)域?qū)＜宜珜懞桶l(fā)布，文本用語規(guī)范，對這類金融文本可以采用中科院開發(fā)的ICTCLAS 及哈工大的自然語言處理平臺LTP 進(jìn)行分詞處理，獲得基礎(chǔ)金融情緒語料庫。投資者在網(wǎng)絡(luò)論壇上發(fā)布的帖子及回帖文本，用語不規(guī)范、多存在歧義性，詞序語序自由度比較高，通常會構(gòu)造一些網(wǎng)絡(luò)流行金融情緒詞語，分詞技術(shù)處理此類Web 金融文本存在一定困難，可采用N-gram 模型，設(shè)置一個大小為N 的滑動窗口，以字節(jié)流對文本進(jìn)行劃分，獲得字節(jié)片段序列g(shù)ram，進(jìn)一步對字節(jié)片段gram 進(jìn)行頻率統(tǒng)計，設(shè)置閾值，將小于閾值的字節(jié)片段gram 過濾掉，剩下的生成gram 列表。將切分后的結(jié)果作為基本的特征項，采用二維滑動窗口將近鄰特征項合并，構(gòu)成新的特征項，從而將更多金融情感詞和一些流行的網(wǎng)絡(luò)詞匯擴展到情感語料庫中。將切分后的結(jié)果作為基本的特征項，采用二維滑動窗口將近鄰特征項合并，構(gòu)成新的特征項，從而將更多金融情感詞和一些流行的網(wǎng)絡(luò)詞匯擴展到情感語料庫中。

（二）金融情緒語料眾包標(biāo)注的任務(wù)管理模型構(gòu)建

眾包標(biāo)注雖具有成本低、效率高的特點，但由于參與眾包標(biāo)注的工作者為數(shù)量巨大的非特定互聯(lián)網(wǎng)人員，受標(biāo)注者專業(yè)背景、工作能力、工作態(tài)度及工作動機等因素影響，導(dǎo)致收集到的標(biāo)注結(jié)果可能存在噪聲甚至錯誤。因此對眾包標(biāo)注質(zhì)量的控制是一個關(guān)鍵問題，具體包括如下幾個方面：

（1）眾包標(biāo)注工作者的動態(tài)選擇方法。眾包標(biāo)注工作者的選擇方法是否恰當(dāng)直接關(guān)系到情緒語料眾包標(biāo)注過程的可靠性，也直接影響到眾包標(biāo)注結(jié)果的質(zhì)量，因此是眾包實施和評估階段需要解決的核心問題，構(gòu)建噪聲數(shù)據(jù)的識別方法，建立噪聲度量指標(biāo)，提出噪聲過濾機制，實現(xiàn)對高噪聲數(shù)據(jù)地自動過濾。研究金融情緒語料眾包標(biāo)注的實施過程，結(jié)合海量語料眾包標(biāo)注的眾包情境，分析眾包工作者的動態(tài)篩選過程，并提出工作者篩選機制，設(shè)計相應(yīng)的算法。

（2）眾包標(biāo)注者可信度統(tǒng)計測量模型構(gòu)建。統(tǒng)計眾包標(biāo)注工作者在眾包測試環(huán)節(jié)中的表現(xiàn)，給出量化的可信度值，檢測標(biāo)注者是否具備金融領(lǐng)域情緒語料標(biāo)注的專業(yè)能力。

（3）眾包標(biāo)注質(zhì)量評估模型研究。構(gòu)建多眾包標(biāo)注者間標(biāo)注結(jié)果的一致性檢驗?zāi)Ｐ停嬎悴煌愋蜆?biāo)注者之間情緒語料標(biāo)注結(jié)果的一致性，檢測出一致類型惡意眾包標(biāo)注者的標(biāo)注結(jié)果。對多眾包標(biāo)注者的標(biāo)注結(jié)果構(gòu)建期望最大值算法，計算語料情緒期望強度值及各標(biāo)注者的誤差率，誤差率用于檢測眾包標(biāo)注者工作的認(rèn)真程度，有效識別出隨機類型惡意眾包工作者（雖然具備專業(yè)能力，但工作不負(fù)責(zé)）。

（4）構(gòu)建基于標(biāo)注任務(wù)特征的半監(jiān)督式眾包學(xué)習(xí)算法。對標(biāo)注任務(wù)特征和眾包標(biāo)注結(jié)果這兩類資源進(jìn)行聚類分析，對眾包標(biāo)注者的學(xué)習(xí)過程進(jìn)行建模，構(gòu)建基于標(biāo)注任務(wù)特征的半監(jiān)督式眾包學(xué)習(xí)算法?；谌蝿?wù)特征的半監(jiān)督式眾包學(xué)習(xí)算法可以監(jiān)測眾包標(biāo)注者的標(biāo)注質(zhì)量，工作表現(xiàn)及經(jīng)驗增長等方面的因素，反映眾包標(biāo)注者的客觀標(biāo)注能力。

（三）構(gòu)建多標(biāo)注主體情緒語料眾包標(biāo)注結(jié)果的融合模型

根據(jù)金融情緒語料HIE 標(biāo)注任務(wù)包的特征對任務(wù)包進(jìn)行聚類分析，形成HIT 任務(wù)包簇。利用學(xué)習(xí)算法學(xué)習(xí)到各眾包標(biāo)注者在各HIT 任務(wù)包簇上的標(biāo)注能力、經(jīng)驗知識及標(biāo)注結(jié)果歷史表現(xiàn)，確定各眾包標(biāo)注者在各任務(wù)包簇上的標(biāo)注結(jié)果融合權(quán)重值，構(gòu)造多標(biāo)注主體情緒語料標(biāo)注結(jié)果融合模型，對多標(biāo)注者的標(biāo)注結(jié)果進(jìn)行融合，得出情緒語料二元標(biāo)注數(shù)據(jù)（情緒極性，情緒強度值），情緒詞典的存儲格式采用語料庫常用的xml標(biāo)記格式進(jìn)行存儲。

（四）金融情緒語料眾包標(biāo)注的質(zhì)量管理模型構(gòu)建方案

（1）眾包標(biāo)注工作者的動態(tài)選擇及評估方法。基本研究思路是采用分階段動態(tài)評估的方法，動態(tài)監(jiān)測出不合格的眾包標(biāo)注工作者，提升標(biāo)注結(jié)果的整體質(zhì)量。此部分分為兩個方面：一是標(biāo)注的質(zhì)量評估;二是工作者的選擇與評估。首先分別建立兩個不同狀態(tài)的標(biāo)注任務(wù)集合（待標(biāo)注微任務(wù)集;已標(biāo)注微任務(wù)集），每個任務(wù)的目標(biāo)值是未知的;建立眾包工作者池，初始狀態(tài)時每個標(biāo)注者的能力是未知的，都可以參與眾包任務(wù)分配。然后根據(jù)參與眾包任務(wù)的眾包工作者的標(biāo)注情況提取出兩個列表：一個是專家列表，他們能夠提供良好的金融情緒語料標(biāo)注結(jié)果;另一個是淘汰列表，提供低質(zhì)量的標(biāo)注結(jié)果的眾包工作者，將阻止在下個階段分配給其標(biāo)注任務(wù)。對上述眾包標(biāo)注工作者的動態(tài)選擇及評估方法研究中涉及的算法，主要采用算法仿真的手段實現(xiàn)，考慮采用Matlab 或者R語音等工具進(jìn)行編程和實現(xiàn)。

（2）標(biāo)注者可信度統(tǒng)計測量模型構(gòu)建方案。每個HIE 金融情緒語料標(biāo)注任務(wù)包包含待標(biāo)注語料（實際需要標(biāo)注者標(biāo)注的語料）和黃金測試標(biāo)注語料（已經(jīng)由金融領(lǐng)域?qū)＜覙?biāo)注的語料）。將新眾包標(biāo)注結(jié)果存放在“標(biāo)注結(jié)果表”中，黃金庫語料標(biāo)注結(jié)果存放在“測試結(jié)果表”中。將眾包標(biāo)注獲得的黃金語料的標(biāo)注結(jié)果存放在“篩選標(biāo)準(zhǔn)表”中，用于同金融領(lǐng)域?qū)＜业臏y試標(biāo)注結(jié)果進(jìn)行一致性檢測，假若眾包標(biāo)注者的篩選標(biāo)注結(jié)果與測試標(biāo)注結(jié)果的一致性較低（低于設(shè)置的閾值），則視該眾包標(biāo)注者的金融情緒語料標(biāo)注結(jié)果不可信，將其標(biāo)注結(jié)果舍去，從而保證眾包標(biāo)注的質(zhì)量。設(shè)置此項檢測能夠檢驗標(biāo)注者是否有相應(yīng)專業(yè)能力勝任金融情緒語料標(biāo)注工作，對可靠性較差的標(biāo)注者停止提供眾包任務(wù)，這樣既控制眾包標(biāo)注成本、提高標(biāo)注效率，同時也排除了部分眾包標(biāo)注結(jié)果噪聲、提升標(biāo)注質(zhì)量。

（3）設(shè)計眾包標(biāo)注質(zhì)量評估模型研究方案。針對眾包標(biāo)注結(jié)果的質(zhì)量控制策略及質(zhì)量評估方法，設(shè)計如下三種方法：設(shè)計隨機類型惡意標(biāo)注者及一致類型惡意標(biāo)注者的判斷標(biāo)準(zhǔn);構(gòu)建多眾包標(biāo)注者間標(biāo)注結(jié)果的一致性檢驗?zāi)Ｐ?，計算不同類型?biāo)注者之間情緒語料標(biāo)注結(jié)果的一致性。對多眾包標(biāo)注者的標(biāo)注結(jié)果使用期望最大值算法（EM 算法）估計出語料情緒強度值及各標(biāo)注者的誤差率。誤差率用于檢測眾包標(biāo)注者工作的認(rèn)真程度，有效識別出惡意眾包工作者（雖然具備專業(yè)能力，但工作不負(fù)責(zé)）。質(zhì)量控制與評價機制既能檢測出惡意眾包工作者的標(biāo)注結(jié)果，同時也能夠阻止惡意眾包工作者繼續(xù)參與標(biāo)注任務(wù)的分配。

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基金項目：教育部人文社會科學(xué)基金青年項目（16YJC790052）、湖南省哲學(xué)社會科學(xué)基金項目（14YBA306）資助。