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他们还研究了情绪的效价，即情绪是积极的还是消极的。他们还使用基于的机器学习模型进行语音分析，以测量两位欧洲央行行长的声音模式。

研究人员将声音情绪分为三类：他们听起来是否快乐、他们有多强烈和投入，以及他们听起来有多自信、权威或自信。

该研究使用自然语言处理技术来衡量情绪并比较口头和非口头交流。然后，他们将情绪暗示与两位欧洲央行行长所说的话进行匹配，然后观察市场如何反应。

这项研究考察了德国、法国、、欧元兑 现金应用程序数据 美元汇率、德国国债期货、通货膨胀率以及由来自个国家的只欧元区蓝筹股组成的指数。

研究人员确保能区分出德拉吉和拉加德之间明显的情绪差异——前者的悲伤程度更高，而拉加德则更快乐，但也会更容易愤怒，并区分出对金融市场的因果影响和相关影响。

虽然研究结果表明情绪确实会放大市场反应，但美国国家经济研究局和英国埃塞克斯大学最近发布的一篇论文警告不要使用大型语言模型和机器学习来对央行讲话中的情绪线索进行分类。

年月的论文中央银行沟通中的情绪自动检测：一个警告指出，即使是先进的语言模型也难以理解主观性，尤其是在中央银行家微妙而复杂的沟通中。