論文の概要: LSTM Based Sentiment Analysis for Cryptocurrency Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.14804v1
- Date: Sat, 27 Mar 2021 04:08:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-03 14:17:06.804512
- Title: LSTM Based Sentiment Analysis for Cryptocurrency Prediction
- Title（参考訳）: LSTMを用いた暗号通貨予測のための感度解析
- Authors: Xin Huang, Wenbin Zhang, Yiyi Huang, Xuejiao Tang, Mingli Zhang,
Jayachander Surbiryala, Vasileios Iosifidis, Zhen Liu and Ji Zhang
- Abstract要約: この研究は、ソーシャルメディアの感情を分析することによって、暗号通貨の揮発性価格の動きを予測することを目的としています。
本稿では,中国のソーシャルメディアプラットフォームSina-Weiboにおける,中国のソーシャルメディア投稿の感情を識別する手法を提案する。
Weiboポストをキャプチャし、暗号固有の感情辞書の作成を記述したパイプラインを開発し、Long Short-term memory(LSTM)ベースのリカレントニューラルネットワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.811501670389935
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: Recent studies in big data analytics and natural language processing develop
automatic techniques in analyzing sentiment in the social media information. In
addition, the growing user base of social media and the high volume of posts
also provide valuable sentiment information to predict the price fluctuation of
the cryptocurrency. This research is directed to predicting the volatile price
movement of cryptocurrency by analyzing the sentiment in social media and
finding the correlation between them. While previous work has been developed to
analyze sentiment in English social media posts, we propose a method to
identify the sentiment of the Chinese social media posts from the most popular
Chinese social media platform Sina-Weibo. We develop the pipeline to capture
Weibo posts, describe the creation of the crypto-specific sentiment dictionary,
and propose a long short-term memory (LSTM) based recurrent neural network
along with the historical cryptocurrency price movement to predict the price
trend for future time frames. The conducted experiments demonstrate the
proposed approach outperforms the state of the art auto regressive based model
by 18.5% in precision and 15.4% in recall.
- Abstract（参考訳）: ビッグデータ分析と自然言語処理の最近の研究は、ソーシャルメディア情報における感情分析の自動化技術を開発している。
さらに、ソーシャルメディアのユーザベースの増加と大量の投稿もまた、暗号通貨の価格変動を予測する貴重な感情情報を提供する。
本研究は,ソーシャルメディアの感情を分析し,その相関関係を見出すことにより,暗号通貨の揮発性価格変動を予測することを目的としている。
これまでの研究は、英語のソーシャルメディア投稿の感情を分析するために開発されたものだが、最も人気のある中国のソーシャルメディアプラットフォームであるシナ・ワイボーの中国ソーシャルメディア投稿の感情を識別する方法を提案する。
Weiboのポストをキャプチャし、暗号固有の感情辞書の作成を記述したパイプラインを開発し、Long Short-term memory(LSTM)ベースのリカレントニューラルネットワークと過去の暗号価格運動を提案し、将来の時間枠の価格動向を予測する。
提案手法は, 精度18.5%, リコール15.4%の精度で, 自己回帰ベースモデルの状態を上回った。
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