論文の概要: Chinese Fine-Grained Financial Sentiment Analysis with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.14096v4
• Date: Mon, 24 Jul 2023 00:58:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-25 11:23:27.340762
• Title: Chinese Fine-Grained Financial Sentiment Analysis with Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルによる中国のきめ細かな金融感情分析
• Authors: Yinyu Lan, Yanru Wu, Wang Xu, Weiqiang Feng, Youhao Zhang
• Abstract要約: そこで我々は,企業早期警戒のための,中国の財務感情分析データセットFinChina SAを提案する。 われわれのデータセットは、現実の財務感情分析タスクの探索を進めるための貴重なリソースとして役立ちます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.324876873771105
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Entity-level fine-grained sentiment analysis in the financial domain is a crucial subtask of sentiment analysis and currently faces numerous challenges. The primary challenge stems from the lack of high-quality and large-scale annotated corpora specifically designed for financial text sentiment analysis, which in turn limits the availability of data necessary for developing effective text processing techniques. Recent advancements in large language models (LLMs) have yielded remarkable performance in natural language processing tasks, primarily centered around language pattern matching. In this paper, we propose a novel and extensive Chinese fine-grained financial sentiment analysis dataset, FinChina SA, for enterprise early warning. We thoroughly evaluate and experiment with well-known existing open-source LLMs using our dataset. We firmly believe that our dataset will serve as a valuable resource to advance the exploration of real-world financial sentiment analysis tasks, which should be the focus of future research. The FinChina SA dataset is publicly available at https://github.com/YerayL/FinChina-SA
• Abstract（参考訳）: 金融ドメインにおけるエンティティレベルのきめ細かい感情分析は、感情分析の重要なサブタスクであり、現在多くの課題に直面している。 主な課題は、財務的なテキスト感情分析用に特別に設計された高品質で大規模な注釈付きコーパスが欠如していることであり、それによって効果的なテキスト処理技術を開発するために必要なデータの利用が制限される。 大規模言語モデル(llm)の最近の進歩は、自然言語処理タスクにおいて、主に言語パターンマッチングを中心に顕著なパフォーマンスをもたらした。 本稿では,企業早期警戒のための中国における財務感情分析データセットFinChina SAを提案する。 我々のデータセットを用いて、よく知られたオープンソースのLCMを徹底的に評価し、実験した。 我々は、我々のデータセットが、将来の研究の焦点となる実世界の財務感情分析タスクの探索を進めるための貴重なリソースとなると強く信じている。 Fin China SAデータセットはhttps://github.com/YerayL/FinChina-SAで公開されている。

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