論文の概要: Targeted aspect-based emotion analysis to detect opportunities and precaution in financial Twitter messages
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.08665v1
- Date: Sat, 30 Mar 2024 16:46:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-21 20:04:31.245243
- Title: Targeted aspect-based emotion analysis to detect opportunities and precaution in financial Twitter messages
- Title（参考訳）: 財務的Twitterメッセージの機会と予防を目的としたアスペクトベースの感情分析
- Authors: Silvia García-Méndez, Francisco de Arriba-Pérez, Ana Barros-Vila, Francisco J. González-Castaño,
- Abstract要約: 同じツイートで、異なる株式市場資産の金銭的感情(肯定的、否定的な予測)を個別に識別できる新たなTABEA(Targeted Aspect-Based Emotion Analysis)システムを提案する。
自然言語処理(NLP)技術と機械学習ストリーミングアルゴリズムに基づいている。
ターゲットの感情、財務的機会、そしてTwitterの予防のために90%以上の精度を達成している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.504685056067144
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Microblogging platforms, of which Twitter is a representative example, are valuable information sources for market screening and financial models. In them, users voluntarily provide relevant information, including educated knowledge on investments, reacting to the state of the stock markets in real-time and, often, influencing this state. We are interested in the user forecasts in financial, social media messages expressing opportunities and precautions about assets. We propose a novel Targeted Aspect-Based Emotion Analysis (TABEA) system that can individually discern the financial emotions (positive and negative forecasts) on the different stock market assets in the same tweet (instead of making an overall guess about that whole tweet). It is based on Natural Language Processing (NLP) techniques and Machine Learning streaming algorithms. The system comprises a constituency parsing module for parsing the tweets and splitting them into simpler declarative clauses; an offline data processing module to engineer textual, numerical and categorical features and analyse and select them based on their relevance; and a stream classification module to continuously process tweets on-the-fly. Experimental results on a labelled data set endorse our solution. It achieves over 90% precision for the target emotions, financial opportunity, and precaution on Twitter. To the best of our knowledge, no prior work in the literature has addressed this problem despite its practical interest in decision-making, and we are not aware of any previous NLP nor online Machine Learning approaches to TABEA.
- Abstract（参考訳）: Twitterが代表的な例であるマイクロブログプラットフォームは、市場スクリーニングや金融モデルのための貴重な情報ソースである。
それらの中で、ユーザは自発的に、投資に関する教育的な知識を含む関連情報を提供し、リアルタイムで株式市場の状態に反応し、しばしばこの状態に影響を与える。
我々は、資産に関する機会と予防を表現した金融・ソーシャルメディアメッセージのユーザー予測に興味を持っている。
我々は,異なる株式市場資産の財務的感情(肯定的,否定的な予測)を同一のつぶやきで個別に識別する,TABEA(Targeted Aspect-Based Emotion Analysis)システムを提案する。
自然言語処理(NLP)技術と機械学習ストリーミングアルゴリズムに基づいている。
本システムは、ツイートを解析し、より単純な宣言節に分割する選挙区解析モジュールと、テキスト、数値、カテゴリーの特徴をエンジニアリングし、その関連性に基づいて分析して選択するオフラインデータ処理モジュールと、ツイートをオンザフライで継続的に処理するストリーム分類モジュールとを備える。
ラベル付きデータセットの実験結果が我々のソリューションを裏付ける。
ターゲットの感情、財務的機会、そしてTwitterの予防のために90%以上の精度を達成している。
我々の知る限りでは、意思決定に実際的な関心があるにもかかわらず、文献における先行研究はこの問題に対処していないし、従来のNLPやTABEAに対するオンライン機械学習アプローチは知りません。
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