論文の概要: Transforming Sentiment Analysis in the Financial Domain with ChatGPT
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.07935v1
- Date: Sun, 13 Aug 2023 09:20:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-17 16:01:31.716492
- Title: Transforming Sentiment Analysis in the Financial Domain with ChatGPT
- Title（参考訳）: ChatGPTを用いた金融ドメインの変換知覚分析
- Authors: Georgios Fatouros, John Soldatos, Kalliopi Kouroumali, Georgios
Makridis, Dimosthenis Kyriazis
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.07499722271664146
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Financial sentiment analysis plays a crucial role in decoding market trends
and guiding strategic trading decisions. Despite the deployment of advanced
deep learning techniques and language models to refine sentiment analysis in
finance, this study breaks new ground by investigating the potential of large
language models, particularly ChatGPT 3.5, in financial sentiment analysis,
with a strong emphasis on the foreign exchange market (forex). Employing a
zero-shot prompting approach, we examine multiple ChatGPT prompts on a
meticulously curated dataset of forex-related news headlines, measuring
performance using metrics such as precision, recall, f1-score, and Mean
Absolute Error (MAE) of the sentiment class. Additionally, we probe the
correlation between predicted sentiment and market returns as an additional
evaluation approach. ChatGPT, compared to FinBERT, a well-established sentiment
analysis model for financial texts, exhibited approximately 35\% enhanced
performance in sentiment classification and a 36\% higher correlation with
market returns. By underlining the significance of prompt engineering,
particularly in zero-shot contexts, this study spotlights ChatGPT's potential
to substantially boost sentiment analysis in financial applications. By sharing
the utilized dataset, our intention is to stimulate further research and
advancements in the field of financial services.
- Abstract（参考訳）: 金融センチメント分析は、市場のトレンドを解読し、戦略的取引決定を導く上で重要な役割を果たす。
金融における感情分析を洗練させる先進的な深層学習技術や言語モデルが展開されているにもかかわらず、金融感情分析における大規模言語モデル、特にChatGPT 3.5の可能性を調査し、外国為替市場(ex)に重点を置いている。
ゼロショットプロンプトアプローチを用いて,複数のchatgptプロンプトを,forex関連ニュースヘッドラインの細心の注意深いキュレーションデータセット上で検討し,センチメントクラスの精度,リコール,f1-score,平均絶対誤差(mae)などの指標を用いてパフォーマンスを測定した。
さらに,予測感情と市場リターンの相関関係をさらなる評価手法として検討する。
ファイナンシャルテキストの感情分析モデルであるFinBERTと比較して、ChatGPTは感情分類において約35%向上し、市場リターンと36%高相関を示した。
特にゼロショットの文脈において、プロンプトエンジニアリングの重要性を概説することで、この研究は、金融アプリケーションにおける感情分析を著しく促進するchatgptの可能性を浮き彫りにする。
利用済みデータセットを共有することで、金融サービス分野におけるさらなる研究と進歩を促すことを目的としています。
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