論文の概要: Deep Learning based Topic Analysis on Financial Emerging Event Tweets
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.00670v1
- Date: Mon, 3 Aug 2020 06:43:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-03 06:24:37.529954
- Title: Deep Learning based Topic Analysis on Financial Emerging Event Tweets
- Title（参考訳）: ディープラーニングを用いた金融新興イベントツイートのトピック分析
- Authors: Shaan Aryaman and Nguwi Yok Yen
- Abstract要約: 本研究は,28264件の金融つぶやきをクラスタリングにより分析し,市場における新興事象の発見を行った。
この期間に3つの主要な話題が頻繁に議論された。
株式、石油、エネルギー部門の短期販売は政策とともに議論された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Financial analyses of stock markets rely heavily on quantitative approaches
in an attempt to predict subsequent or market movements based on historical
prices and other measurable metrics. These quantitative analyses might have
missed out on un-quantifiable aspects like sentiment and speculation that also
impact the market. Analyzing vast amounts of qualitative text data to
understand public opinion on social media platform is one approach to address
this gap. This work carried out topic analysis on 28264 financial tweets [1]
via clustering to discover emerging events in the stock market. Three main
topics were discovered to be discussed frequently within the period. First, the
financial ratio EPS is a measure that has been discussed frequently by
investors. Secondly, short selling of shares were discussed heavily, it was
often mentioned together with Morgan Stanley. Thirdly, oil and energy sectors
were often discussed together with policy. These tweets were semantically
clustered by a method consisting of word2vec algorithm to obtain word
embeddings that map words to vectors. Semantic word clusters were then formed.
Each tweet was then vectorized using the Term Frequency-Inverse Document
Frequency (TF-IDF) values of the words it consisted of and based on which
clusters its words were in. Tweet vectors were then converted to compressed
representations by training a deep-autoencoder. K-means clusters were then
formed. This method reduces dimensionality and produces dense vectors, in
contrast to the usual Vector Space Model. Topic modelling with Latent Dirichlet
Allocation (LDA) and top frequent words were used to analyze clusters and
reveal emerging events.
- Abstract（参考訳）: 株式市場の財務分析は、過去の価格やその他の測定可能な指標に基づいて、後続または市場の動きを予測するために、量的アプローチに大きく依存している。
これらの定量的分析は、市場に影響を与える感情や憶測のような、定量化できない側面を見逃したかもしれない。
大量の質的テキストデータを分析してソーシャルメディアプラットフォーム上の世論を理解することは、このギャップに対処するアプローチのひとつだ。
本研究では,28264件の金融ツイートのトピック分析を行った。
この期間に3つの主要な話題が頻繁に議論された。
まず、EPSは投資家の間で頻繁に議論されている指標である。
第二に、株式の短い売却が議論され、しばしばモルガン・スタンレーと共に言及された。
第3に、石油とエネルギー部門は政策とともにしばしば議論された。
これらのツイートは、単語をベクトルにマップする単語埋め込みを得るためにword2vecアルゴリズムからなる方法で意味的にクラスタ化されていた。
その後、セマンティックな単語集合が形成された。
各ツイートは、その単語がどのクラスタにあるかに基づいて、その単語のTF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)値を用いてベクトル化された。
ツイートベクトルは、ディープオートエンコーダをトレーニングすることで圧縮表現に変換される。
その後、K平均クラスターが形成された。
この方法は次元を減少させ、通常のベクトル空間モデルとは対照的に密度の高いベクトルを生成する。
Latent Dirichlet Allocation (LDA)と上位頻繁な単語を用いたトピックモデリングは、クラスタを分析し、出現するイベントを明らかにするために使用された。
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