論文の概要: FinXABSA:Explainable Finance through Aspect-Based Sentiment Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.02563v1
- Date: Sun, 5 Mar 2023 03:18:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-07 18:50:33.197228
- Title: FinXABSA:Explainable Finance through Aspect-Based Sentiment Analysis
- Title（参考訳）: FinXABSA:Aspect-based Sentiment Analysisによる説明可能な財務
- Authors: Keane Ong, Wihan van der Heever, Ranjan Satapathy, Gianmarco Mengaldo
and Erik Cambria
- Abstract要約: 提案手法は、財務ニュース記事からアスペクトリストを作成し、各アスペクトに対する感情強度スコアを分析する。
その結果,提案手法は感情分析と株価の関係をより詳細に正確に把握するものであることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.423530664396143
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper presents a novel approach for explainability in financial analysis
by utilizing the Pearson correlation coefficient to establish a relationship
between aspect-based sentiment analysis and stock prices. The proposed
methodology involves constructing an aspect list from financial news articles
and analyzing sentiment intensity scores for each aspect. These scores are then
compared to the stock prices for the relevant companies using the Pearson
coefficient to determine any significant correlations. The results indicate
that the proposed approach provides a more detailed and accurate understanding
of the relationship between sentiment analysis and stock prices, which can be
useful for investors and financial analysts in making informed decisions.
Additionally, this methodology offers a transparent and interpretable way to
explain the sentiment analysis results and their impact on stock prices.
Overall, the findings of this paper demonstrate the importance of
explainability in financial analysis and highlight the potential benefits of
utilizing the Pearson coefficient for analyzing aspect-based sentiment analysis
and stock prices. The proposed approach offers a valuable tool for
understanding the complex relationships between financial news sentiment and
stock prices, providing a new perspective on the financial market and aiding in
making informed investment decisions.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、パーソン相関係数を利用して財務分析における説明可能性を示す新しい手法を提案し、アスペクトベース感情分析と株価の関係を確立する。
提案手法は、財務ニュース記事からアスペクトリストを作成し、各アスペクトに対する感情強度スコアを分析する。
これらのスコアは、ピアソン係数を用いて重要な相関関係を決定する関連企業の株価と比較される。
その結果、提案手法は、感情分析と株価の関係をより詳細に正確に把握し、投資家や金融アナリストが情報的な意思決定を行う上で有用であることが示唆された。
さらに、この方法論は、感情分析結果とその株価への影響を説明する透明で解釈可能な方法を提供する。
本研究は、金融分析における説明可能性の重要性を実証し、側面に基づく感情分析と株価の分析にピアソン係数を利用する可能性を明らかにする。
提案手法は、金融ニュースのセンチメントと株価の複雑な関係を理解するための貴重なツールを提供し、金融市場に対する新たな視点を提供し、情報的投資決定を支援する。
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