李燕

【摘要】巨量投資者情緒詞語(yǔ)義標(biāo)注是構(gòu)建金融輿情情緒詞典的一個(gè)難點(diǎn)問(wèn)題，論文將互聯(lián)網(wǎng)眾包這一分布式解決復(fù)雜問(wèn)題的新模式引入到大規(guī)模金融情緒語(yǔ)料標(biāo)注及金融情緒詞典構(gòu)建當(dāng)中，以人類(lèi)群體智慧與計(jì)算機(jī)技術(shù)相結(jié)合的方式來(lái)解決大規(guī)模語(yǔ)料標(biāo)注的難題，建立完善、標(biāo)準(zhǔn)的金融情緒語(yǔ)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(bǔ)目前對(duì)互聯(lián)網(wǎng)投資者輿情文本信息進(jìn)行分析處理時(shí)所存在的標(biāo)注語(yǔ)料資源匱乏的問(wèn)題。

【關(guān)鍵詞】投資者情緒? 情緒詞典? 眾包

一、引言

社會(huì)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(wèn)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(diǎn)（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(qiáng)度需要面向機(jī)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(xiàng)相當(dāng)基礎(chǔ)且重要的工作。近年來(lái)，情緒詞典的構(gòu)建及擴(kuò)展研究受到國(guó)內(nèi)外大量研究機(jī)構(gòu)及學(xué)者的重視，而專(zhuān)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(diǎn)。目前，國(guó)內(nèi)對(duì)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(duì)巨量語(yǔ)料的標(biāo)注，這是困擾研究人員的一個(gè)難點(diǎn)問(wèn)題。近幾年，互聯(lián)網(wǎng)眾包這一分布式解決復(fù)雜問(wèn)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(yǔ)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(lái)，隨著文本量化分析技術(shù)的快速發(fā)展，社會(huì)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(wèn)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(bào)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(jī)器學(xué)習(xí)方法?；跈C(jī)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(yáng)愛(ài)民，2013）、支持向量機(jī)（任勇，2011）、最大信息嫡（Jung，2012）和感知器分類(lèi)法等。但在實(shí)際應(yīng)用中若有高質(zhì)量的領(lǐng)域情緒詞典可用，使用簡(jiǎn)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(guó)外很多金融學(xué)者使用GI（General Inquirer）詞典來(lái)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(guó)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(duì)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(guó)投資者行為的關(guān)鍵詞詞庫(kù)，利用因子分析法構(gòu)建了滬市投資者情緒指數(shù)?？傮w而言，與國(guó)外相比我國(guó)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(guó)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(yǔ)料庫(kù)建設(shè)的研究思路

金融領(lǐng)域情緒語(yǔ)料庫(kù)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(kāi)發(fā)Python語(yǔ)言互聯(lián)網(wǎng)文本自動(dòng)獲取程序及中文分詞軟件（中科院開(kāi)發(fā)的ICTCLAS、哈工大的自然語(yǔ)言處理平臺(tái)IRLAS及N-gram 分詞模型）構(gòu)建金融情緒語(yǔ)料庫(kù)。使用互聯(lián)網(wǎng)文本抓爬軟件、Python語(yǔ)言文本程序開(kāi)發(fā)，獲取互聯(lián)網(wǎng)金融博客、財(cái)經(jīng)網(wǎng)站（新浪、騰訊、搜狐、網(wǎng)易、和訊、鳳凰網(wǎng)等）專(zhuān)欄評(píng)論文章及財(cái)經(jīng)新聞評(píng)論、上市公司信息披露評(píng)論文章，中國(guó)證券報(bào)、上海證券報(bào)和證券時(shí)報(bào)等媒體的金融文本作為金融情緒語(yǔ)料庫(kù)建設(shè)的原始來(lái)源。金融博客、專(zhuān)欄評(píng)論文章及財(cái)經(jīng)新聞評(píng)論一般由具有豐富投資經(jīng)驗(yàn)和扎實(shí)理論基礎(chǔ)的專(zhuān)業(yè)投資者、股評(píng)分析家、行業(yè)領(lǐng)域?qū)＜宜珜?xiě)和發(fā)布，文本用語(yǔ)規(guī)范，對(duì)這類(lèi)金融文本可以采用中科院開(kāi)發(fā)的ICTCLAS 及哈工大的自然語(yǔ)言處理平臺(tái)LTP 進(jìn)行分詞處理，獲得基礎(chǔ)金融情緒語(yǔ)料庫(kù)。投資者在網(wǎng)絡(luò)論壇上發(fā)布的帖子及回帖文本，用語(yǔ)不規(guī)范、多存在歧義性，詞序語(yǔ)序自由度比較高，通常會(huì)構(gòu)造一些網(wǎng)絡(luò)流行金融情緒詞語(yǔ)，分詞技術(shù)處理此類(lèi)Web 金融文本存在一定困難，可采用N-gram 模型，設(shè)置一個(gè)大小為N 的滑動(dòng)窗口，以字節(jié)流對(duì)文本進(jìn)行劃分，獲得字節(jié)片段序列g(shù)ram，進(jìn)一步對(duì)字節(jié)片段gram 進(jìn)行頻率統(tǒng)計(jì)，設(shè)置閾值，將小于閾值的字節(jié)片段gram 過(guò)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(xiàng)，采用二維滑動(dòng)窗口將近鄰特征項(xiàng)合并，構(gòu)成新的特征項(xiàng)，從而將更多金融情感詞和一些流行的網(wǎng)絡(luò)詞匯擴(kuò)展到情感語(yǔ)料庫(kù)中。將切分后的結(jié)果作為基本的特征項(xiàng)，采用二維滑動(dòng)窗口將近鄰特征項(xiàng)合并，構(gòu)成新的特征項(xiàng)，從而將更多金融情感詞和一些流行的網(wǎng)絡(luò)詞匯擴(kuò)展到情感語(yǔ)料庫(kù)中。

（二）金融情緒語(yǔ)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(diǎn)，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(zhuān)業(yè)背景、工作能力、工作態(tài)度及工作動(dòng)機(jī)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(cuò)誤。因此對(duì)眾包標(biāo)注質(zhì)量的控制是一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題，具體包括如下幾個(gè)方面：

（1）眾包標(biāo)注工作者的動(dòng)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(yǔ)料眾包標(biāo)注過(guò)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(shí)施和評(píng)估階段需要解決的核心問(wèn)題，構(gòu)建噪聲數(shù)據(jù)的識(shí)別方法，建立噪聲度量指標(biāo)，提出噪聲過(guò)濾機(jī)制，實(shí)現(xiàn)對(duì)高噪聲數(shù)據(jù)地自動(dòng)過(guò)濾。研究金融情緒語(yǔ)料眾包標(biāo)注的實(shí)施過(guò)程，結(jié)合海量語(yǔ)料眾包標(biāo)注的眾包情境，分析眾包工作者的動(dòng)態(tài)篩選過(guò)程，并提出工作者篩選機(jī)制，設(shè)計(jì)相應(yīng)的算法。

（2）眾包標(biāo)注者可信度統(tǒng)計(jì)測(cè)量模型構(gòu)建。統(tǒng)計(jì)眾包標(biāo)注工作者在眾包測(cè)試環(huán)節(jié)中的表現(xiàn)，給出量化的可信度值，檢測(cè)標(biāo)注者是否具備金融領(lǐng)域情緒語(yǔ)料標(biāo)注的專(zhuān)業(yè)能力。

（3）眾包標(biāo)注質(zhì)量評(píng)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(yàn)?zāi)Ｐ?，?jì)算不同類(lèi)型標(biāo)注者之間情緒語(yǔ)料標(biāo)注結(jié)果的一致性，檢測(cè)出一致類(lèi)型惡意眾包標(biāo)注者的標(biāo)注結(jié)果。對(duì)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(jì)算語(yǔ)料情緒期望強(qiáng)度值及各標(biāo)注者的誤差率，誤差率用于檢測(cè)眾包標(biāo)注者工作的認(rèn)真程度，有效識(shí)別出隨機(jī)類(lèi)型惡意眾包工作者（雖然具備專(zhuān)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(duì)標(biāo)注任務(wù)特征和眾包標(biāo)注結(jié)果這兩類(lèi)資源進(jìn)行聚類(lèi)分析，對(duì)眾包標(biāo)注者的學(xué)習(xí)過(guò)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。基于任務(wù)特征的半監(jiān)督式眾包學(xué)習(xí)算法可以監(jiān)測(cè)眾包標(biāo)注者的標(biāo)注質(zhì)量，工作表現(xiàn)及經(jīng)驗(yàn)增長(zhǎng)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(yǔ)料眾包標(biāo)注結(jié)果的融合模型

根據(jù)金融情緒語(yǔ)料HIE 標(biāo)注任務(wù)包的特征對(duì)任務(wù)包進(jìn)行聚類(lèi)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(yàn)知識(shí)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(yǔ)料標(biāo)注結(jié)果融合模型，對(duì)多標(biāo)注者的標(biāo)注結(jié)果進(jìn)行融合，得出情緒語(yǔ)料二元標(biāo)注數(shù)據(jù)（情緒極性，情緒強(qiáng)度值），情緒詞典的存儲(chǔ)格式采用語(yǔ)料庫(kù)常用的xml標(biāo)記格式進(jìn)行存儲(chǔ)。

（四）金融情緒語(yǔ)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(dòng)態(tài)選擇及評(píng)估方法?；狙芯克悸肥遣捎梅蛛A段動(dòng)態(tài)評(píng)估的方法，動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)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(gè)方面：一是標(biāo)注的質(zhì)量評(píng)估;二是工作者的選擇與評(píng)估。首先分別建立兩個(gè)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(gè)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(shí)每個(gè)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(gè)列表：一個(gè)是專(zhuān)家列表，他們能夠提供良好的金融情緒語(yǔ)料標(biāo)注結(jié)果;另一個(gè)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(gè)階段分配給其標(biāo)注任務(wù)。對(duì)上述眾包標(biāo)注工作者的動(dòng)態(tài)選擇及評(píng)估方法研究中涉及的算法，主要采用算法仿真的手段實(shí)現(xiàn)，考慮采用Matlab 或者R語(yǔ)音等工具進(jìn)行編程和實(shí)現(xiàn)。

（2）標(biāo)注者可信度統(tǒng)計(jì)測(cè)量模型構(gòu)建方案。每個(gè)HIE 金融情緒語(yǔ)料標(biāo)注任務(wù)包包含待標(biāo)注語(yǔ)料（實(shí)際需要標(biāo)注者標(biāo)注的語(yǔ)料）和黃金測(cè)試標(biāo)注語(yǔ)料（已經(jīng)由金融領(lǐng)域?qū)＜覙?biāo)注的語(yǔ)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(kù)語(yǔ)料標(biāo)注結(jié)果存放在“測(cè)試結(jié)果表”中。將眾包標(biāo)注獲得的黃金語(yǔ)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(cè)試標(biāo)注結(jié)果進(jìn)行一致性檢測(cè)，假若眾包標(biāo)注者的篩選標(biāo)注結(jié)果與測(cè)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(yǔ)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(xiàng)檢測(cè)能夠檢驗(yàn)標(biāo)注者是否有相應(yīng)專(zhuān)業(yè)能力勝任金融情緒語(yǔ)料標(biāo)注工作，對(duì)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(shí)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(jì)眾包標(biāo)注質(zhì)量評(píng)估模型研究方案。針對(duì)眾包標(biāo)注結(jié)果的質(zhì)量控制策略及質(zhì)量評(píng)估方法，設(shè)計(jì)如下三種方法：設(shè)計(jì)隨機(jī)類(lèi)型惡意標(biāo)注者及一致類(lèi)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(yàn)?zāi)Ｐ?，?jì)算不同類(lèi)型標(biāo)注者之間情緒語(yǔ)料標(biāo)注結(jié)果的一致性。對(duì)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(jì)出語(yǔ)料情緒強(qiáng)度值及各標(biāo)注者的誤差率。誤差率用于檢測(cè)眾包標(biāo)注者工作的認(rèn)真程度，有效識(shí)別出惡意眾包工作者（雖然具備專(zhuān)業(yè)能力，但工作不負(fù)責(zé)）。質(zhì)量控制與評(píng)價(jià)機(jī)制既能檢測(cè)出惡意眾包工作者的標(biāo)注結(jié)果，同時(shí)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(xiàng)目：教育部人文社會(huì)科學(xué)基金青年項(xiàng)目（16YJC790052）、湖南省哲學(xué)社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目（14YBA306）資助。