감성사전 모델링

[jinym1021]

1. Pororo 이용한 라벨링

• SA task, shopping dataset 이용
• 긍정 1, 부정 -1, 중립 0으로 라벨링

2. 직접 감성사전 만들기

• 코드 참고

[jinym1021]

• 5분동안 수집된 모든 리뷰 데이터
• 포함된 단어 비중 확인 : pororo tokenizer 확인 => 우리 데이터 셋을 동일한 tokenizer로 나눠서 확인

[jinym1021]

주가 등락 적용 업데이트

• 10:03 게시글 -> 긍정확률에 수식 적용하려면 % 올랐는지가 있어야 하지 -> 10시 5분에 비해 10:10분 기반으로 올랐는지 내렸는지 학습

• 18:50 게시글 -> 9:00에 비해 9:05가 올랐는지, 09:05 기반으로 학습

• pdf -> 하루종일 영향을 준다. (안 올라오는 경우가 더 많음. 올라올 때만 추가적인 정보로) +a

• 5분 단위 주가 등락 확인 (stock.db)

• 9시 & 16시 유념

• pdf 모델링과 합체