論文の概要: FinEAS: Financial Embedding Analysis of Sentiment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.00526v1
• Date: Sun, 31 Oct 2021 15:41:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-03 07:35:51.568339
• Title: FinEAS: Financial Embedding Analysis of Sentiment
• Title（参考訳）: FinEAS:センチメントのファイナンシャル・埋め込み分析
• Authors: Asier Guti\'errez-Fandi\~no, Miquel Noguer i Alonso, Petter Kolm, Jordi Armengol-Estap\'e
• Abstract要約: FinEAS(Financial Embedding Analysis of Sentiment)と呼ばれる新しい言語表現モデルを導入する。 本研究では,標準的なBERTモデルからの教師付き微調整文の埋め込みに基づく財務感情分析の新しいモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce a new language representation model in finance called Financial Embedding Analysis of Sentiment (FinEAS). In financial markets, news and investor sentiment are significant drivers of security prices. Thus, leveraging the capabilities of modern NLP approaches for financial sentiment analysis is a crucial component in identifying patterns and trends that are useful for market participants and regulators. In recent years, methods that use transfer learning from large Transformer-based language models like BERT, have achieved state-of-the-art results in text classification tasks, including sentiment analysis using labelled datasets. Researchers have quickly adopted these approaches to financial texts, but best practices in this domain are not well-established. In this work, we propose a new model for financial sentiment analysis based on supervised fine-tuned sentence embeddings from a standard BERT model. We demonstrate our approach achieves significant improvements in comparison to vanilla BERT, LSTM, and FinBERT, a financial domain specific BERT.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,FinEAS(Financial Embedding Analysis of Sentiment)と呼ばれる新たな言語表現モデルを導入する。 金融市場では、ニュースと投資家の感情がセキュリティ価格の重要な要因である。 したがって、金融感情分析に現代NLPアプローチの能力を活用することは、市場参加者や規制当局にとって有用なパターンやトレンドを特定する上で重要な要素である。 近年,BERTのような大規模トランスフォーマーベース言語モデルからの伝達学習を利用する手法は,ラベル付きデータセットを用いた感情分析を含むテキスト分類タスクにおいて,最先端の結果を達成している。 研究者はこれらのアプローチを金融文書に迅速に採用してきたが、この分野のベストプラクティスは確立されていない。 本研究では,標準的なBERTモデルからの教師付き微調整文の埋め込みに基づく財務感情分析の新しいモデルを提案する。 提案手法は,バニラBERT,LSTM,ファイナンシャルドメイン固有BERTであるFinBERTと比較して,大幅に改善されている。

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