United StatesWLXie-Tony/Movie_Review_Analysis
Official replication package for IJFE (2026). Asynchronous ETL pipeline using GPT-4o to quantify investor distraction shocks from unstructured movie reviews.
Thành tựu nổi bật
Những danh hiệu mới nhất của dự án
#1 Repository Của Tuần
#1 Repository Của Tháng
#1 Repository Của Tháng
🤖 Đọc phim, đo cảm xúc: Pipeline ETL AI đo 'sự phân tâm' nhà đầu tư
Dự án dùng GPT-4o xử lý bất đồng bộ hơn 247.000 review IMDb để kiểm chứng giả thuyết 'sự phân tâm' trong thị trường chứng khoán.
Movie_Review_Analysis của Wenlan (Tony) Xie là bản sao chứng thực cho bài báo IJFE (2026). Dự án xây dựng pipeline ETL bất đồng bộ, dùng GPT-4o để gán điểm cảm xúc [1-10] cho các review phim, sau đó liên hệ với biến động thị trường chứng khoán để kiểm chứng liệu thuyết 'sự phân tâm'.
✨ Điểm nổi bật
- ETL bất đồng bộ: Dùng
httpx[http2],tenacity,asynciođể thu thập và xử lý 247.000+ review IMDb (2000-2024). - GPT-4o + Schema chặt chẽ: Dùng
AsyncOpenAIvà Pydantic để ép buộc output có kiểu dữ liệu và điểm cảm xúc [1-10]. - Tốc độ cao: Semaphore + asyncio đạt 20x so với xử lý tuần tự.
- Kiến trúc mô-đun: Tách rõ
acquisition,analysis,utils,configđể dễ bảo trì và mở rộng. - Idempotent & Resilient: Tự động phát hiện tiến trình đã chạy trong
data/raw/, hỗ trợ resume sau lỗi. - Cấu hình làm code: Centralized settings trong
config/settings.yaml, logging chi tiết quasrc/utils/logger.py. - Prompt engineering nghiêm ngặt: System prompt tối ưu để giảm hallucination, chuẩn hóa scoring.
- Đóng gói lại notebook:
notebooks/01_sentiment_pipeline.ipynbcho EDA và visualization.
💡 Vì sao đáng chú ý
Không chỉ là phân tích cảm xúc, dự án này mô hình hoá liên hệ giữa cảm xúc tiêu thụ trò chơi và phản ứng thị trường tài chính. Kiến trúc bất đồng bộ, schema chặt chẽ và thiết kế idempotent giúp pipeline chạy ổn định trên lớp dữ liệu lớn (247.000+ bản ghi), đồng thời dễ tái tạo và mở rộng. Phù hợp cho nghiên cứu kinh tế tài chính cần xử lý dữ liệu văn bản phi cấu trúc.
#MovieReviewAnalysis #SentimentAnalysis #GPT4o #FinancialEconomics #TiniX
Similar Projects
Discover other similar projects and AI models.
all-MiniLM-L6-v2 This is a sentence-transformers(https://www.SBERT.net) model: It maps sentences & paragraphs to a 384 dimensional dense vector space and can be used for tasks like clustering or semantic search. Usage (Sentence-Transformers) Using t...
:book: A curated list of resources dedicated to Natural Language Processing (NLP)
Repository with all what is necessary for sentiment analysis and related areas
cntext is a Python library for social science text analysis, offering word frequency, sentiment, word embeddings, and semantic projection to measure constructs like attitudes and psychological states from Chinese text.
🤗 Transformers: the model-definition framework for state-of-the-art machine learning models in text, vision, audio, and multimodal models, for both inference and training.
📝 Algorithms and data structures implemented in JavaScript with explanations and links to further readings
Supercharge your AI agents with data from the web and beyond. Building the library for superintelligence. 🔥
Learn how to develop, deploy and iterate on production-grade ML applications.