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使用GPT进行『金融情绪』分析的正确打开方式

GPT模型与传统文本分析模型之间表现的对比，本文我们来看下如何系统全面的使用GPT进行金融情绪分析。...它通过对市场情流的理解，帮助管理风险和识别潜在的投资机会。 近年来，许多研究转向使用自然语言处理模型来提高金融情绪分析的准确性和效率。...然而，直接将LLM应用于金融情绪分析存在两个显著的挑战： 首先，LLM预训练中使用的目标函数与预测金融情绪的目标之间的差异可能导致LLM无法像预期的那样一致地输出用于金融情绪分析的标签。...然后将这个丰富的上下文传递给指令调优的LLM进行预测，从而产生更准确和细致的结果。 通过测试以上方法在准确性和F1分数方面的性能提高了15%至48%，明显优于传统的情感分析模型和著名的通用LLM。...为了正确的评估。我们的做法是这样的: 如果模型的输出包含“正”、“负”或“中性”，我们把它映射到对应的标签;否则,我们把它看作是一种“中性”情绪。

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    在WordPress中使用Markdown进行写作的正确姿势

    前言 在wordpress中使用markdown语法来进行写作，是很多wordpress博主都要想到的一点。...而其他国外开发者的插件，比如大名鼎鼎的jetpackc插件集，虽然功能很强大，但是由于是国外的，连接速度比较慢，使用效果差不多为负吧。...另外，大部分的markdown软件都会改变你的文章编辑页面，从而使你不能够插入原生的html文本来进行预览（加入需要某些高级功能），对于需要爱搞事的童鞋来说可能并不是很友好。...相比于传统的编辑器，markdown能够让使用者上手一段时间然后就可以轻松地写任何你想要表达的内容了，而不用为插入一些插入图片，或者公式，或者调整文字格式而进行的一些多余的操作。...通过观察正确公式的css代码，你会发现，这些代码都是由js文件和css文件共同产生的，如果直接通过渲染好的html想在你的服务器上产生同样的效果，那是不可能的。

    14.8K92

    使用SOAPfuse进行融合基因的分析

    SOAPfuse是华大开发的一款，专门针对human的融合基因进行分析的工具，项目链接如下 http://soap.genomics.org.cn/soapfuse.html 在对应的文献中，将该工具与其他几款软件进行了比较...在实际分析时，我们只有每个样本对应的R1和R2端数据，所以lane ID和run ID自己随便定义就好了，下面是一个实际的例子，共6例样本 A1 Lib-A1 Run-A1 150 A2 Lib-A2...，在分析时肯定需要知道每个样本对应的测序数据的路径。...4. config 在软件安装的config目录下，有一个名为config.txt的模板配置文件，我们需要对其进行修改，主要修改以下几个内容 DB_db_dir = /software/SOAPfuse-v1.27...以上四点内容都准备好之后，就可以进行分析了，代码如下 perl SOAPfuse-RUN.pl \ -c config.txt \ -fd raw_data \ -l sample.list \ -o

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    使用MISO进行可变剪切的分析

    MISO是一款经典的可变剪切分析工具，和rmats类似，该软件也支持对可变剪切事件进行定量和差异分析，网址如下 https://miso.readthedocs.io/en/fastmiso/index.html...# 这个软件支持exon和transcript两种水平的可变剪切分析，在rmats的文章中，我们也提到了rmats是从exon水平给出的可变剪切结果，因为二代测序读长短的特点，无法有效得到转录本全长，从...该软件是一个python包，直接通过pip就可以安装，分析的pipeline如下 ? 1....样本间的差异分析 进行样本间差异分析的代码如下 compare_miso --compare-samples control case/ comparisons/ 在输出目录，会生成一个后缀为bf的文件...实际分析时，由于需要手动整理可变剪切isofrom对应的gff文件，所以使用的难度较大，但是其提供的可视化功能是非常值得借鉴的。 ·end· —如果喜欢，快分享给你的朋友们吧—

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    使用rmats进行可变剪切的分析

    rmats是目前使用的最广泛的可变剪切分析软件，该软件不仅可以识别可变剪切事件，还提供了定量和组间差异分析的功能，功能强大，网站链接如下 http://rnaseq-mats.sourceforge.net...安装也很简单，直接下载解压缩即可使用，这里不赘述。rmats可以识别以下五种类型的可变剪切事件 ?...fastq文件的路径，rmats会自动调用STAR进行比对，bi参数指定参考基因组STAR的索引，更多参数和细节请参考官方文档。...差异分析 rmats 在差异分析时，比较的就是两组样本中inclusion level的差异，给定阈值c, 判断两个样本中对应inclusion level 的是否发生了变化，公式如下 ?...rmats中，识别可变剪切是以exon为单位的，只需要比较邻近的3到4个exon的表达情况，就可以确定一个可变剪切事件是否发生，这个思路从可变剪切最核心的地方，即exon的变化出发进行分析，直接有效，但是由于其对问题的高度抽象和简化

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    使用fusioncatcher进行融合基因的分析

    在某篇评估转录组各个分析流程所用软件的文章中，fusioncatcher 被评为分析融合基因的最佳工具，该软件的网址如下 https://github.com/ndaniel/fusioncatcher...软件的使用相对简单很多，分为以下两步 1....准备参考基因组 fusioncatcher也提供了准备参考基因组的脚本，该脚本会从Ensembl等网站自动下载数据，所以使用时需要联网，用法如下 fusioncatcher-build -g mus_musculus...对于原始序列所在的目录，在该目录下可以同时存在多个样本的结果，软件会自动识别不同样本对应的R1和R2端数据。...由于fusioncatcher内置了质量控制的程序，会自动对fastq文件进行去除adapter,去除低质量等分析，所以我们只需要提供原始的测序数据就可以了。

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    使用conifer进行WES的CNV分析

    首先比对参考基因组，得到目标区域的测序深度，这里做了一个特殊的处理，借鉴了RNA_seq中定量的算法，计算了每个目标区域的RPKM值， 得到了所有样本每个目标区域RPKM值的矩阵，然后对矩阵进行标准化，...对于ZRPKM矩阵，采用SVD进行分解，认为奇异值大的子矩阵为系统噪声，去除奇异值大的子矩阵之后重新构建SVD-ZRPKM矩阵, 然后通过threshold calling算法预测CNV区域，图示如下...计算SVD-ZRPKM矩阵 读取所有样本的rpkm值，进行SVD奇异值分解，构建SVD-ZRPKM矩阵，用法如下 python conifer.py analyze \ --probes probes.txt...CNV calling 进行cnv calling, 用法如下 python conifer.py call \ --input analysis.hdf5 \ ----threshold 1.5 \...可视化 对感兴趣的CNV区域进行可视化，用法如下 python conifer.py plot \ --input analysis.hdf5 \ --region chr1:878657-889417

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    词法分析程序 LEX和VC6整合使用的一个简单例子

    大家好，又见面了，我是全栈君 词法分析的理论知识不少，包括了正规式、正规文法、它们之间的转换以及确定的有穷自动机和不确定的有穷自动机等等。。。...要自己写一个词法分析器也不会很难，只要给出了最简的有穷自动机，就能很方便实现了，用if、switch-case来写一通所谓的状态转换就可以，我近期会写一个简单的词法分析程序来作为例子。。。...开始部分是指你要准备的工作，例如定义一下要用到的变量阿之类的。。。 中间部分是指要识别的字串和识别到之后要进行的动作。。。...上面我们的输出和输入都是标准的，就是屏幕，如果我们要读入一个文件来分析应该怎么办呢？...(); printf( “# of lines = %d, # of chars = %d/n”, num_lines, num_chars ); } 好了，一个简单的词法分析程序就生成了，入了门，

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    使用AI进行需求分析的案例研究

    本文描述了我们与一位客户进行的试点项目，我们的团队验证了一个假设，即利用生成式 AI 创建高质量的用户故事可以缩短交付周期并提高需求分析的质量。...我们还与他们合作，定义了使用 AI 可能带来的影响。研讨会达成了两个主要目标：1. 找出适合 AI 支持的任务团队讨论了他们经常进行且伴随一定难度的任务。...团队的业务分析师（BA）和质量分析师（QA）是主要的工具使用者。他们在各自领域都有丰富经验，并在该团队工作了很长时间。在这次试点中，他们使用该工具将三个新的史诗需求分解为用户故事。...以下关于质量和速度的观察基于 AI 用户在该案例中的估计。对质量和团队流程的影响重申一下，假设的一部分是使用 AI 进行需求分析会缩短交付周期，减少返工，并减少因进一步澄清而被阻塞的故事。...业务分析师报告说，由于他们的准备更加高效和全面，AI 助手使他们在与开发人员讨论时更加自信。他们能够回答开发人员在估算会议中提出的问题，不必再进行需求填补。

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    【Python环境】如何使用正确的姿势进行高效Python函数式编程？

    Groupby Groupby接受函数对数据进行分组： ? Reduce Reduce接受二元函数对数据进行聚集： ? Reduce的实现可以理解为如下： ?...相对应的sum，mul也可以直接使用reduce来完成 ? Partial 首先一个简单问题，如何构造一个默认是降序排列的Sorted2函数，如下： 一般的实现： 而使用Partial则简单的多。...递归调用常常需要不同情况进行跳转，需要大量使用overloading或者pattern match的技术。...IO密集型并一定普遍适用于增加多进程的情况。 Python并发选择 GIL的原因，计算密集型是的多线程没有意义。 Python自带multiprocessing库提供了很不错的高阶接口。...总结 通过来强深入浅出的介绍，大家了解了如何使用Python进行高逼格函数式编程的技术，工具和实践。 使用Python也可以享受函数编程所带来的高模块，可复用，并发流处理等方面的好处。

    1.5K100

    使用R语言进行聚类的分析

    大家好,上周我着重研究了对于聚类分析的一些基础的理论的知识学习,比如包括公式的推导,距离求解的方法等方面,这一周我结合资料又对系统聚类分析法和动态聚类分析法进行了一些学习,希望通过这一篇文章可以来对这两种方法来进行比较...一:系统聚类分析 1:系统聚类一次形成以后就不能再改变,所以这就需要我们在第一次分析的时候就要比较的准确,因此我们也需要准确率更高更优秀的分类方法. 2:相应的计算量可能会很大,比如说Q型系统聚类法的聚类的过程就是在样本间距离矩阵的计算上进行加深从而进行的...三:所使用的R语言函数: 在这里我们使用的是R语言当中提供的动态聚类的函数kmeans()函数,kmeans()函数采用的是K-均值计算法,实际上这是一个逐一进行修改的方法. kmeans()的主要形式是...输入这些数据是一个痛苦的过程,请大家自行体验: 接下来,将使用scale函数对数据进行中心化或者标准化的处理,这样做的目的是为了消除这些小数量级别影响以及一些单位的影响 ?...第二步:使用kmeans()函数进行动态的聚类分析,选择生成类的个数为5个: ? 产生这样的结果: ?

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    目前常用的自然语言处理开源项目开发包大汇总

    英文的开源NLP工具主要参见StackoverFlow-java or python for nlp 相关问题&文章： （1）如何用 Python 中的 NLTK 对中文进行分析和处理？...，文本分类：情感分析，word2vec，语料库工具 活跃度：github star 超过4千5，近期（201711）仍在保持更新 Ansj中文分词：一个基于n-Gram+CRF+HMM的中文分词的java...性能：分词速度达到每秒钟大约200万字左右（mac air下测试），准确率能达到96%以上 活跃度：github star 数量超过3500，近期（2017.11）仍在保持更新 THULAC：一个高效的中文词法分析工具包...开发语言： 网址：THULAC：一个高效的中文词法分析工具包 开发机构：清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室 协议：研究目的免费开放源代码，商用目的需洽谈许可证 功能：中文分词和词性标注 感谢石墨用户...开发语言：Python 网址：sloria/TextBlob 功能：情感分析、词性标注、翻译等 活跃度：github star 超过4千，近期（201711）仍在更新 Spacy：spaCy is a

    3.1K20

    使用Spark进行微服务的实时性能分析

    通过捕获和分析应用中微服务的网络通信，服务按非侵入式的方式进行。在云环境中，服务分析需要处理海量来自实时租户应用的通信追踪，进一步发现应用程序拓扑结构，跟踪当服务通过网络微服务时的单个请求等。...由于需要运行批处理和实时分析应用，所以Spark被采用。 ? 图2所示，这里设置了一个简单实验来描述如何利用Spark进行操作分析。...从租户网络中捕获的Wire-data被投入Kafka bus。同时，在Spark应用中编写连接器，获取Kafka的包并对其进行实时分析。 因此，Spark应用被编写试图来回答下列问题： 1....为了追踪上文所提的因果关系，这里采用了Aguilera等人在2003 SOSP论文中提出的一种对黑盒分布式系统进行性能分析的方法，并做细微的修改。...图6和7显示调用图和租户应用延迟时间的统计数据，作为该批次的分析作业输出。 ? ? ? 通过Spark平台，各种不同类型的分析应用可以同时操作，如利用一个统一的大数据平台进行批量处理、流和图形处理。

    1.2K90

    使用 ChatGPT 进行数据增强的情感分析

    情感分析是自然语言处理（NLP）的一个子领域，旨在分辨和分类文本数据中表达的底层情感或情感。...无论是了解客户对产品的意见，分析社交媒体帖子还是评估公众对政治事件的情感，情感分析在从大量文本数据中解锁有价值的见解方面发挥着重要作用。...使用ChatGPT进行数据增强 现在，让我们使用ChatGPT来增强我们的数据。我们将生成100个额外的评论。让我们开始吧。...但是，一条评论的情感被预测为文本"review"，似乎是不正确的。因此，我从结果中删除了这个特定的记录，只保留了情感被分类为正面、负面或中性的评论。...这个结果非常令人印象深刻，仅使用100条新生成的记录。这显示了ChatGPT进行数据增强的显著能力。 希望您会喜欢这篇教程。欢迎分享您对如何进一步改进这些结果的想法。

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    使用EzReson进行化学共振分析（5）：实例：氢键的共振分析

    结语：目前EzReson程序的其它功能和局限 除了上述介绍的功能外，EzReson还可通过指定最多孤对电子数或最小投影大小来简化所需考虑的共振结构数量，从而对大体系进行高效的共振分析。...此外，EzReson还支持基于密度矩阵的共振分析，但DMRT给出的共振结构权重并不可靠（Y. Wang. J. Comput. Chem. 2021, 42, 412–417），所以不建议使用。...不过，各共振结构基于的密度矩阵投影还是具有一定参考意义的，可以结合波函数投影进行比较研究。有关这些功能的关键词详细说明见EzReson的英文使用文档。...对于没有购买NBO但购买了Gaussian的用户，则可使用Gaussian自带的NBO 3.1程序来生成33文件。...多参考方法下的共振分析 激发态分子的共振分析

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