《表3 随机森林模型混淆矩阵》

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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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在包含874条数据的测试集中，-2分、-1分、0分、1分和2分标签的数量分别为40条、166条、385条、197条和86条。表3、表4和表5分别是随机森林模型、支持向量机模型和Fine-tune后的BERT模型在测试集上的混淆矩阵，混淆矩阵能够清晰地展示各模型对文本进行五档情感分类时正确与错误的情况，可以看到BERT模型在“-2”“-1”“1”和“2”标签上分类正确的数量均高于其他两个模型。