論文の概要: StockEmotions: Discover Investor Emotions for Financial Sentiment Analysis and Multivariate Time Series

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.09279v1
• Date: Mon, 23 Jan 2023 05:32:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-24 14:12:08.931124
• Title: StockEmotions: Discover Investor Emotions for Financial Sentiment Analysis and Multivariate Time Series
• Title（参考訳）: stockemotions:金融感情分析と多変量時系列のための投資家感情発見
• Authors: Jean Lee, Hoyoul Luis Youn, Josiah Poon, Soyeon Caren Han
• Abstract要約: 本稿では、株式市場における感情を検出するための新しいデータセットであるStockEmotionsを紹介する。 これは金融ソーシャルメディアプラットフォームであるStockTwitsから集めた1万件の英語コメントで構成されている。 既存の財務感情データセットとは異なり、StockEmotionsは投資家の感情クラス、きめ細かい感情、絵文字、時系列データなどの細かい特徴を提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.892675412951627
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: There has been growing interest in applying NLP techniques in the financial domain, however, resources are extremely limited. This paper introduces StockEmotions, a new dataset for detecting emotions in the stock market that consists of 10,000 English comments collected from StockTwits, a financial social media platform. Inspired by behavioral finance, it proposes 12 fine-grained emotion classes that span the roller coaster of investor emotion. Unlike existing financial sentiment datasets, StockEmotions presents granular features such as investor sentiment classes, fine-grained emotions, emojis, and time series data. To demonstrate the usability of the dataset, we perform a dataset analysis and conduct experimental downstream tasks. For financial sentiment/emotion classification tasks, DistilBERT outperforms other baselines, and for multivariate time series forecasting, a Temporal Attention LSTM model combining price index, text, and emotion features achieves the best performance than using a single feature.
• Abstract（参考訳）: 金融分野でのNLP技術の適用に対する関心は高まりつつあるが、資源は極めて限られている。 本稿では、金融ソーシャルメディアプラットフォームであるStockTwitsから収集された1万の英語コメントからなる、市場における感情を検出するための新しいデータセットであるStockEmotionsを紹介する。 行動金融にヒントを得て、投資家の感情のジェットコースターにまたがる12のきめ細かい感情クラスを提案する。 既存の財務感情データセットとは異なり、StockEmotionsは投資家の感情クラス、きめ細かい感情、絵文字、時系列データなどの細かい特徴を提示する。 データセットのユーザビリティを示すために,データセット分析を行い,実験的なダウンストリームタスクを実行する。 金銭的感情・感情分類タスクでは、DistilBERTは他のベースラインよりも優れており、多変量時系列予測では、価格指数、テキスト、感情特徴を組み合わせた時間的注意LSTMモデルが、1つの特徴よりも最高のパフォーマンスを達成する。

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