Особенности программной реализации потокового анализа тональности финансовых новостей с повторным обучением на основе пользовательской разметки

Abstract

Предложена архитектура программного комплекса потокового анализа тональности финансовых новостей, ориентированного на функционирование в условиях ограниченного объема размеченных данных. Комплекс реализует автоматический сбор новостных сообщений, первичную оценку их тональности и накопление пользовательской разметки в форме попарных сравнений. Результаты сравнений агрегируются в количественные оценки тональности, используемые для формирования обучающей выборки. Предусмотрены процедуры первичного и повторного обучения моделей анализа тональности по мере накопления разметки, а также оценка качества моделей на основе стандартных метрик. Для учета изменения распределения данных новостного потока обучение осуществляется на скользящем временном окне с исключением устаревших наблюдений. Предложенный подход обеспечивает последовательное формирование обучающей выборки и обновление моделей анализа тональности в процессе эксплуатации программного комплекса.