《表2 实验环境：基于BERT模型的投资者情绪指数建模及与价格关系分析》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于BERT模型的投资者情绪指数建模及与价格关系分析》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

本研究实验为五分类问题，将铜品种的已标注数据进行随机排序后按6∶2∶2的比例分为训练集、验证集和测试集，利用这些数据基于1.1中提到的BERT中文预训练模型进行Fine-tune。模型参数为单次训练样本数batch size=32，学习率learning rate=1e-5，训练迭代次数epochs=6，训练数据最大长度max length=256，得到Fine-tune后的BERT模型。与此同时，为比较BERT模型与基于随机森林和支持向量机等算法的情感分类模型的效果，本研究基于同一数据分别使用word2vec结合随机森林和支持向量机两个经典分类算法进行情感分类。实验硬件及软件环境如表2所示。