? 图像数据：用OCR识别图片中的“情绪符号”（如业绩会PPT上的“预警三角”图标），转化为情绪标签。

        （二）第二步：算法分层——让情绪“可计算”

        情绪模型采用“三层算法架构”：

        ? 底层（特征提取）：用BERT做文本向量化、Librosa做语音特征提取、OpenCV做图像特征提取，将非结构化数据转化为数值向量；

        ? 中层（情绪识别）：用SVM支持向量机做基础情绪分类（喜/怒/哀/惧），用LSTM长短期记忆网络做复合情绪预测（如“恐慌性抛售”）；

        ? 顶层（场景适配）：根据不同场景（市场/个体/危机）调用不同算法组合（如危机场景叠加“情绪扩散模型”）。

        （三）第三步：动态校准——让情绪“随市而变”

        情绪模型需避免“刻舟求剑”，通过“动态校准机制”适应环境：

        ? 时间校准：牛市中“乐观情绪”阈值上调10%（避免过度预警），熊市中“恐慌情绪”阈值下调10%（提高敏感度）；

        ? 行业校准：科技股“乐观情绪”容忍度更高（允许短期亏损），消费股“恐慌情绪”触发更快（重视品牌声誉）；

  The content is not finished, continue reading on the next page