Fugu-MT 論文翻訳(概要): EmTract: Extracting Emotions from Social Media

論文の概要: EmTract: Extracting Emotions from Social Media

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.03868v3
Date: Wed, 21 Jun 2023 22:48:39 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-23 18:33:54.560567
Title: EmTract: Extracting Emotions from Social Media
Title（参考訳）: EmTract:ソーシャルメディアから感情を抽出する
Authors: Domonkos F. Vamossy and Rolf Skog
Abstract要約: 本研究では,財務状況に適したソーシャルメディアテキストから感情を抽出するオープンソースツール(EmTract)を開発した。我々は、感情と市場ダイナミクスが密接に関連していることを示し、金融市場における感情の役割を研究するためのツールを提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We develop an open-source tool (EmTract) that extracts emotions from social media text tailed for financial context. To do so, we annotate ten thousand short messages from a financial social media platform (StockTwits) and combine it with open-source emotion data. We then use a pre-tuned NLP model, DistilBERT, augment its embedding space by including 4,861 tokens (emojis and emoticons), and then fit it first on the open-source emotion data, then transfer it to our annotated financial social media data. Our model outperforms competing open-source state-of-the-art emotion classifiers, such as Emotion English DistilRoBERTa-base on both human and chatGPT annotated data. Compared to dictionary based methods, our methodology has three main advantages for research in finance. First, our model is tailored to financial social media text; second, it incorporates key aspects of social media data, such as non-standard phrases, emojis, and emoticons; and third, it operates by sequentially learning a latent representation that includes features such as word order, word usage, and local context. Using EmTract, we explore the relationship between investor emotions expressed on social media and asset prices. We show that firm-specific investor emotions are predictive of daily price movements. Our findings show that emotions and market dynamics are closely related, and we provide a tool to help study the role emotions play in financial markets.
Abstract（参考訳）: 金融状況に適したソーシャルメディアテキストから感情を抽出するオープンソースツール(emtract)を開発した。そのために、金融ソーシャルメディアプラットフォーム(StockTwits)から1万の短いメッセージを注釈付けし、それをオープンソースの感情データと組み合わせます。次に、事前に調整されたNLPモデルであるDistilBERTを使用し、4,861トークン(絵文字とエモティコン)を含む埋め込みスペースを拡張し、まずオープンソースの感情データに適合させ、アノテーション付き金融ソーシャルメディアデータに転送します。 Emotion English DistilRoBERTa-base などのオープンソース感情分類器を人間とチャットGPTのアノテートデータで比較した。辞書ベースの手法と比較して,金融研究には3つの大きな利点がある。第一に、我々のモデルは、金融ソーシャルメディアのテキストに合わせたもので、第二に、非標準句、絵文字、エモティコンといったソーシャルメディアデータの重要な側面を取り入れ、第三に、単語順、単語使用、ローカルコンテキストなどの特徴を含む潜在表現を逐次学習することで機能する。 EmTractを用いて、ソーシャルメディア上で表現される投資家の感情と資産価格の関係を検討する。企業固有の投資家感情が日々の価格変動を予測していることを示す。その結果、感情と市場のダイナミクスは密接に関連していることを示し、金融市場で感情が果たす役割を研究するためのツールを提供する。

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