論文の概要: A Multi-Source Entity-Level Sentiment Corpus for the Financial Domain:
The FinLin Corpus
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.04073v1
- Date: Mon, 9 Mar 2020 12:34:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-25 08:52:53.904462
- Title: A Multi-Source Entity-Level Sentiment Corpus for the Financial Domain:
The FinLin Corpus
- Title（参考訳）: ファイナンシャルドメインのためのマルチソースEntity-Level Sentiment Corpus:The FinLin Corpus
- Authors: Tobias Daudert
- Abstract要約: FinLinは、StockTwitsの投資家レポート、ニュース記事、マイクロブログを含む、新しいコーパスだ。
FinLinは、[-1.0, 1.0] と [0.0, 1.0] の範囲で、感情スコアと関連スコアでアノテートされた。
全体としてFinLinは、新規で一般公開された金融感情コーパスを提供することで、現在の知識を補完することを目指している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0152838128195465
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We introduce FinLin, a novel corpus containing investor reports, company
reports, news articles, and microblogs from StockTwits, targeting multiple
entities stemming from the automobile industry and covering a 3-month period.
FinLin was annotated with a sentiment score and a relevance score in the range
[-1.0, 1.0] and [0.0, 1.0], respectively. The annotations also include the text
spans selected for the sentiment, thus, providing additional insight into the
annotators' reasoning. Overall, FinLin aims to complement the current knowledge
by providing a novel and publicly available financial sentiment corpus and to
foster research on the topic of financial sentiment analysis and potential
applications in behavioural science.
- Abstract（参考訳）: 自動車業界から派生した複数の企業を対象とし,3ヶ月の期間を対象とする,投資家レポート,企業レポート,ニュース記事,ストックウィッツのマイクロブログを含む新たなコーパスであるfinlinを紹介する。
FinLinは感情スコアと関連スコアをそれぞれ[-1.0, 1.0]と[0.0, 1.0]にアノテートした。
アノテーションには感情のために選択されたテキストスパンも含まれており、注釈者の推論に関するさらなる洞察を提供する。
全体として、FinLinは、新規で公開の財務感情コーパスを提供することによって現在の知識を補完し、財務感情分析と行動科学の潜在的応用に関する研究を促進することを目的としている。
関連論文リスト
- You Shall Know a Tool by the Traces it Leaves: The Predictability of Sentiment Analysis Tools [74.98850427240464]
感情分析ツールが同じデータセットで一致しないことを示す。
感傷的アノテーションに使用される感情ツールは,その結果から予測できることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-18T17:27:38Z) - Large Language Models Meet Text-Centric Multimodal Sentiment Analysis: A Survey [66.166184609616]
ChatGPTは、テキスト中心のマルチモーダルタスクに大規模言語モデル(LLM)を適用する大きな可能性を開く。
既存のLLMがテキスト中心のマルチモーダル感情分析タスクにどのように適応できるかは、まだ不明である。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-12T10:36:27Z) - Automatic detection of relevant information, predictions and forecasts in financial news through topic modelling with Latent Dirichlet Allocation [9.059679096341474]
我々は、関連するテキストを特定するための財務ニュースの分析と、そのテキストの中で予測と予測に焦点を当てる。
本稿では、投資家が関連する金融事象を検出するのを支援するために、新たな自然言語処理(NLP)システムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-30T17:49:34Z) - FinBen: A Holistic Financial Benchmark for Large Language Models [75.09474986283394]
FinBenは、24の財務タスクにまたがる36のデータセットを含む、最初の大規模なオープンソース評価ベンチマークである。
FinBenは、幅広いタスクとデータセット、ストックトレーディングの最初の評価、新しいエージェントと検索可能な生成(RAG)の評価、およびテキスト要約、質問応答、株式トレーディングのための3つの新しいオープンソース評価データセットを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-20T02:16:16Z) - FinEntity: Entity-level Sentiment Classification for Financial Texts [15.467477195487763]
金融分野では、特定の金融機関に対する感情を正確に評価するために、エンティティレベルの感情分析を行うことが不可欠である。
ファイナンシャル・ニュースにおけるエンティティレベルの感情分類データセットであるtextbfFinEntityを導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-19T01:38:40Z) - Making the Most Out of the Limited Context Length: Predictive Power
Varies with Clinical Note Type and Note Section [70.37720062263176]
本研究では,高い予測力で区間を解析する枠組みを提案する。
MIMIC-IIIを用いて,(1)看護用音符と退院用音符とでは予測電力分布が異なること,(2)文脈長が大きい場合の音符の組み合わせにより性能が向上することが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-13T20:04:05Z) - The Open corpus of the Veps and Karelian languages: overview and
applications [52.77024349608834]
The Open Corpus of the Veps and Karelian Languages (VepKar)は、2009年に設立されたVepsの拡張である。
VepKarコーパスは、カレリア語とヴェプス語のテキスト、それにリンクされた多機能辞書、高度な検索システムを備えたソフトウェアで構成されている。
今後の計画には、音声録音を扱うための音声モジュールと、形態解析出力を用いた構文タグ付けモジュールの開発が含まれる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-08T13:05:50Z) - FinQA: A Dataset of Numerical Reasoning over Financial Data [52.7249610894623]
我々は、大量の財務文書の分析を自動化することを目的として、財務データに関する深い質問に答えることに重点を置いている。
我々は,金融専門家が作成した財務報告に対して質問回答のペアを用いた,新たな大規模データセットFinQAを提案する。
その結果、人気があり、大規模で、事前訓練されたモデルは、金融知識を得るための専門的な人間には程遠いことが示される。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-01T00:08:14Z) - MIND - Mainstream and Independent News Documents Corpus [0.7347989843033033]
本稿では,オンライン主流メディアや代替メディアソースから収集したさまざまな種類の記事からなるポルトガル語コーパスであるMINDを特徴付ける。
コーパスの記事は、事実、意見、娯楽、風刺、陰謀論の5つのコレクションにまとめられている。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-13T14:00:12Z) - Automatic Construction of Context-Aware Sentiment Lexicon in the
Financial Domain Using Direction-Dependent Words [6.664755699733471]
我々は、方向依存語からなる感性語彙に対してSenti-DDという語彙を構築する。
実験の結果,Senti-DDでは高い分類性能が得られた。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-10T13:08:00Z) - Text analysis in financial disclosures [0.0]
会社の財務情報開示の殆どは、構造化されていないテキストである。
研究者は最近、情報開示のテキストコンテンツを分析し始めた。
この研究は、現在の感情指標の焦点の限界を強調して、開示分析方法に寄与する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-06T17:45:40Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。