論文の概要: FinXABSA: Explainable Finance through Aspect-Based Sentiment Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.02563v4
- Date: Sat, 14 Oct 2023 15:01:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-18 05:59:10.315914
- 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, Erik Cambria and
Gianmarco Mengaldo
- Abstract要約: 本稿では,金融学的に説明可能な統計的関係を導出し,財務分析における説明可能性に関する新たなアプローチを提案する。
提案手法は、財務文献からアスペクトリストを作成し、アスペクトベースの感情分析をソーシャルメディアテキストに適用することを含む。
派生関係の発見は、Granger因果関係を適用して、各アスペクトのセンチメントスコアの株価予測能力を決定することによって、堅牢化される。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 29.04270769176084
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper presents a novel approach for explainability in financial analysis
by deriving financially-explainable statistical relationships through
aspect-based sentiment analysis, Pearson correlation, Granger causality &
uncertainty coefficient. The proposed methodology involves constructing an
aspect list from financial literature and applying aspect-based sentiment
analysis on social media text to compute sentiment scores for each aspect.
Pearson correlation is then applied to uncover financially explainable
relationships between aspect sentiment scores and stock prices. Findings for
derived relationships are made robust by applying Granger causality to
determine the forecasting ability of each aspect sentiment score for stock
prices. Finally, an added layer of interpretability is added by evaluating
uncertainty coefficient scores between aspect sentiment scores and stock
prices. This allows us to determine the aspects whose sentiment scores are most
statistically significant for stock prices. Relative to other methods, our
approach provides a more informative and accurate understanding of the
relationship between sentiment analysis and stock prices. Specifically, this
methodology enables an interpretation of the statistical relationship between
aspect-based sentiment scores and stock prices, which offers explainability to
AI-driven financial decision-making.
- Abstract(参考訳): 本稿では, アスペクトベース感情分析, ピアソン相関, グレンジャー因果関係, 不確実性係数を用いて, 財務的に説明可能な統計関係を導出することにより, 金融分析における説明可能性の新たなアプローチを提案する。
提案手法は,金融文献からのアスペクトリストを構築し,ソーシャルメディアテキストにアスペクトベースの感情分析を適用し,各側面の感情スコアを計算する。
ピアソン相関は、アスペクト感情スコアと株価の間の財務的に説明可能な関係を明らかにするために適用される。
派生関係の発見は、Granger因果関係を適用して、各アスペクトのセンチメントスコアの株価予測能力を決定することによって、堅牢化される。
最後に、アスペクト感情スコアと株価の間の不確実性係数スコアを評価することにより、解釈可能性の付加層を追加する。
これにより、株価に対して最も統計的に重要な感情スコアが決定できる。
他の手法と比較して、我々のアプローチは感情分析と株価の関係をより情報的かつ正確な理解を提供する。
具体的には、アスペクトベースの感情スコアと株価の統計的関係の解釈を可能にし、AIによる財務意思決定の説明可能性を提供する。
関連論文リスト
- Evaluating Financial Relational Graphs: Interpretation Before Prediction [4.421486904657393]
本稿では,S&P500指数に基づくSPNewsデータセットを導入し,動的関係グラフの構築を容易にする。
歴史的金融現象を説明するために関係グラフを用いて,グラフニューラルネットワークを構築する前にその妥当性を評価する。
評価手法は, 様々な財務関係グラフを効果的に区別し, より解釈可能な結果が得られる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-28T22:43:00Z) - BERTopic-Driven Stock Market Predictions: Unraveling Sentiment Insights [0.0]
NLP技術であるBERTopicを用いて、株式市場のコメントから派生したトピックの感情を分析する。
本手法は,この感情分析と様々な深層学習モデルを統合し,時系列およびストック予測タスクの有効性で有名である。
その結果、株式市場のコメントの話題は、株式市場のボラティリティと価格トレンドに関する暗黙の貴重な洞察を提供することを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-02T15:50:10Z) - Transforming Sentiment Analysis in the Financial Domain with ChatGPT [0.07499722271664146]
本研究では,金融感情分析における大規模言語モデル,特にChatGPT 3.5の可能性について検討する。
ChatGPTは、感情分類で約35%向上し、市場リターンと36%高い相関を示した。
この研究は、特にゼロショットの文脈において、迅速なエンジニアリングの重要性を浮き彫りにすることで、ChatGPTが金融アプリケーションにおける感情分析を大幅に強化する可能性を浮き彫りにしている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-13T09:20:47Z) - Reconciling Predictive and Statistical Parity: A Causal Approach [68.59381759875734]
本稿では,予測パリティに付随する公平度対策のための因果分解式を提案する。
統計的および予測パリティの概念は、実際には互いに排他的ではなく、相補的であり、公正の概念のスペクトルにまたがっていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-08T09:23:22Z) - Counterfactual Reasoning for Out-of-distribution Multimodal Sentiment
Analysis [56.84237932819403]
本稿では,OODの高次一般化に対するテキストモダリティの悪影響を推定・緩和することを目的とする。
そこで本研究では,マルチモーダル感情分析のためのモデルに依存しない反現実的フレームワークを考案した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-24T03:57:40Z) - Research on the correlation between text emotion mining and stock market
based on deep learning [6.000327333763521]
本稿では,Bertモデルを用いて金融コーパスをトレーニングし,深セン株価指数を予測する。
その結果,BERTモデルを金融コーパスに適用することにより得られる感情特性は,株式市場の変動に反映できることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-09T12:51:16Z) - Causal Analysis of Generic Time Series Data Applied for Market
Prediction [0.0]
本研究では,時間的変化(タグ付き)によるピアソン相関に基づく因果解析の適用性について検討した。
データは、リアルタイム取引やリミットオーダーブックのスナップショットなど、生の市場データから計算可能なさまざまな財務指標を含んでいる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-22T05:54:53Z) - Measuring Fairness of Text Classifiers via Prediction Sensitivity [63.56554964580627]
加速度予測感度は、入力特徴の摂動に対するモデルの予測感度に基づいて、機械学習モデルの公正度を測定する。
この計量は、群フェアネス(統計パリティ)と個人フェアネスという特定の概念と理論的に関連付けられることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-16T15:00:33Z) - On the Faithfulness Measurements for Model Interpretations [100.2730234575114]
ポストホックな解釈は、自然言語処理(NLP)モデルがどのように予測を行うかを明らかにすることを目的とする。
これらの問題に取り組むために,我々は,削除基準,解釈の感度,解釈の安定性という3つの基準から始める。
これらの忠実性概念のデシデラタムに動機づけられ、敵対的領域からのテクニックを採用する新しい解釈方法のクラスを導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-18T09:19:44Z) - A Sentiment Analysis Approach to the Prediction of Market Volatility [62.997667081978825]
金融ニュースとツイートから抽出された感情とFTSE100の動きの関係を調べました。
ニュース見出しから得られた感情は、市場のリターンを予測するシグナルとして使われる可能性があるが、ボラティリティには当てはまらない。
我々は,新たな情報の到着に応じて,市場の変動を予測するための正確な分類器を開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-10T01:15:48Z) - Gaussian process imputation of multiple financial series [71.08576457371433]
金融指標、株価、為替レートなどの複数の時系列は、市場が潜んでいる状態に依存しているため、強く結びついている。
金融時系列間の関係を多出力ガウスプロセスでモデル化することで学習することに注力する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-11T19:18:18Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。