論文の概要: Instruct-FinGPT: Financial Sentiment Analysis by Instruction Tuning of
General-Purpose Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.12659v1
- Date: Thu, 22 Jun 2023 03:56:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-23 15:36:45.875259
- Title: Instruct-FinGPT: Financial Sentiment Analysis by Instruction Tuning of
General-Purpose Large Language Models
- Title（参考訳）: インストラクションフィンGPT:汎用大言語モデルのインストラクションチューニングによる財務感性分析
- Authors: Boyu Zhang, Hongyang Yang, Xiao-Yang Liu
- Abstract要約: 本稿では,これらの問題に対処する簡易かつ効果的な命令チューニング手法を提案する。
実験では, 最先端の教師付き感情分析モデルより優れていた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.212210748797332
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Sentiment analysis is a vital tool for uncovering insights from financial
articles, news, and social media, shaping our understanding of market
movements. Despite the impressive capabilities of large language models (LLMs)
in financial natural language processing (NLP), they still struggle with
accurately interpreting numerical values and grasping financial context,
limiting their effectiveness in predicting financial sentiment. In this paper,
we introduce a simple yet effective instruction tuning approach to address
these issues. By transforming a small portion of supervised financial sentiment
analysis data into instruction data and fine-tuning a general-purpose LLM with
this method, we achieve remarkable advancements in financial sentiment
analysis. In the experiment, our approach outperforms state-of-the-art
supervised sentiment analysis models, as well as widely used LLMs like ChatGPT
and LLaMAs, particularly in scenarios where numerical understanding and
contextual comprehension are vital.
- Abstract（参考訳）: 感情分析は、金融記事、ニュース、ソーシャルメディアからの洞察を明らかにする上で不可欠なツールであり、市場の動きに対する理解を形作る。
金融自然言語処理(NLP)における大きな言語モデル(LLM)の印象的な能力にもかかわらず、彼らは数値の正確な解釈と財務状況の把握に苦慮し、金銭的感情を予測する効果を制限している。
本稿では,これらの問題に対処する簡易かつ効果的な命令チューニング手法を提案する。
金融感情分析データのごく一部を指導データに変換し、この方法で汎用LSMを微調整することにより、財務感情分析における顕著な進歩を実現する。
実験では,特に数値理解や文脈理解が不可欠であるシナリオにおいて,最先端の教師付き感情分析モデル,ChatGPTやLLaMAなどのLLMよりも優れていた。
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