《表6 分类评价指标比较：基于BERT模型的投资者情绪指数建模及与价格关系分析》

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《基于BERT模型的投资者情绪指数建模及与价格关系分析》

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注：（1）黑体加粗的为每个指标的最优结果，加下划线的为每个指标的次优结果；（2）表中结果均为加权平均值

分类问题常用准确率（accuracy）、精准率（precision）、召回率（recall）和F1-Score来作为评估结果的指标，本研究使用sklearn库的classification＿report函数计算指标，表6比较了三个模型在测试集上的评估结果。如表6所示，BERT模型在各项指标中均达到了最优，比基于经典分类算法的模型高约10%，说明使用BERT模型对期货公司行情预测文本进行情感分类具有很好的效果。同时，在对分类结果进行梳理时进一步发现，Fine-tune后的BERT模型对文本长度小于50个字符的文本数据进行情感分类时，各项评估指标能够达到0.92，说明BERT模型对长度较短的文本进行情感分类的效果极佳。