論文の概要: Fine-Tuning Gemma-7B for Enhanced Sentiment Analysis of Financial News Headlines
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.13626v1
- Date: Wed, 19 Jun 2024 15:20:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-21 19:14:23.518006
- Title: Fine-Tuning Gemma-7B for Enhanced Sentiment Analysis of Financial News Headlines
- Title（参考訳）: 金融ニュース見出しの高感度分析のための微調整Gemma-7B
- Authors: Kangtong Mo, Wenyan Liu, Xuanzhen Xu, Chang Yu, Yuelin Zou, Fangqing Xia,
- Abstract要約: 我々はNLP(Natural Language Processing)とLLM(Large Language Models)を使って、小売投資家の視点から感情を分析する。
感性分類における効果を評価するために, distilbert-base-uncased, Llama, gemma-7b などいくつかのモデルを微調整した。
実験の結果,精巧なgemma-7bモデルは他のモデルよりも優れており,高い精度,リコール,F1スコアが得られた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.198715347024138
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this study, we explore the application of sentiment analysis on financial news headlines to understand investor sentiment. By leveraging Natural Language Processing (NLP) and Large Language Models (LLM), we analyze sentiment from the perspective of retail investors. The FinancialPhraseBank dataset, which contains categorized sentiments of financial news headlines, serves as the basis for our analysis. We fine-tuned several models, including distilbert-base-uncased, Llama, and gemma-7b, to evaluate their effectiveness in sentiment classification. Our experiments demonstrate that the fine-tuned gemma-7b model outperforms others, achieving the highest precision, recall, and F1 score. Specifically, the gemma-7b model showed significant improvements in accuracy after fine-tuning, indicating its robustness in capturing the nuances of financial sentiment. This model can be instrumental in providing market insights, risk management, and aiding investment decisions by accurately predicting the sentiment of financial news. The results highlight the potential of advanced LLMs in transforming how we analyze and interpret financial information, offering a powerful tool for stakeholders in the financial industry.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,金融ニュースの見出しに感情分析を適用し,投資家の感情を理解する。
自然言語処理(NLP)とLarge Language Models(LLM)を活用することで、小売投資家の視点から感情を分析する。
FinancialPhraseBankのデータセットには、財務ニュースの見出しの分類された感情が含まれている。
感情分類において, distilbert-base-uncased, Llama, gemma-7b などのモデルを用いて評価を行った。
実験の結果,精巧なgemma-7bモデルは他のモデルよりも優れており,高い精度,リコール,F1スコアが得られた。
特に、gemma-7bモデルでは、微調整後の精度が著しく向上し、財務感情のニュアンスを捕捉する堅牢性を示した。
このモデルは、金融ニュースの感情を正確に予測することで、市場洞察の提供、リスク管理、投資決定支援に役立てることができる。
その結果、金融情報の分析・解釈の方法を変え、金融業界の利害関係者に強力なツールを提供することで、先進的なLLMの可能性を浮き彫りにしている。
関連論文リスト
- Financial Sentiment Analysis on News and Reports Using Large Language Models and FinBERT [0.0]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)とFinBERTの財務感情分析への応用について検討する。
この研究は、感情分類精度を向上させるため、ゼロショットと少数ショット戦略による迅速なエンジニアリングの利点を強調している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-02T19:48:17Z) - Advancing Anomaly Detection: Non-Semantic Financial Data Encoding with LLMs [49.57641083688934]
本稿では,Large Language Models (LLM) 埋め込みを用いた財務データにおける異常検出の新しい手法を提案する。
実験により,LLMが異常検出に有用な情報をもたらし,モデルがベースラインを上回っていることが確認された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-05T20:19:09Z) - AlphaFin: Benchmarking Financial Analysis with Retrieval-Augmented Stock-Chain Framework [48.3060010653088]
我々はAlphaFinデータセットをリリースし、従来の研究データセット、リアルタイム財務データ、手書きのチェーン・オブ・プリート(CoT)データを組み合わせています。
次に、AlphaFinデータセットを使用して、金融分析タスクを効果的に処理するために、Stock-Chainと呼ばれる最先端の手法をベンチマークします。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-19T09:45:33Z) - FinLlama: Financial Sentiment Classification for Algorithmic Trading Applications [2.2661367844871854]
大規模言語モデル(LLM)はこの文脈で使用することができるが、財務に特化せず、重要な計算資源を必要とする傾向がある。
我々はLlama 2 7Bの基礎モデルに基づく新しいアプローチを導入し,その生成特性と包括的言語操作の利点を享受する。
これは、Llama2 7Bモデルを教師付き財務感情分析データの一部に微調整することで達成される。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-18T22:11:00Z) - FinBen: A Holistic Financial Benchmark for Large Language Models [75.09474986283394]
FinBenは、24の財務タスクにまたがる36のデータセットを含む、最初の大規模なオープンソース評価ベンチマークである。
FinBenは、幅広いタスクとデータセット、ストックトレーディングの最初の評価、新しいエージェントと検索可能な生成(RAG)の評価、およびテキスト要約、質問応答、株式トレーディングのための3つの新しいオープンソース評価データセットを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-20T02:16:16Z) - 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) - Instruct-FinGPT: Financial Sentiment Analysis by Instruction Tuning of
General-Purpose Large Language Models [18.212210748797332]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-22T03:56:38Z) - Can ChatGPT Forecast Stock Price Movements? Return Predictability and Large Language Models [51.3422222472898]
ニュース見出しを用いて,ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)の株価変動を予測する能力について述べる。
我々は,情報容量制約,過小反応,制限対アビタージュ,LLMを組み込んだ理論モデルを構築した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-15T19:22:37Z) - Factor Investing with a Deep Multi-Factor Model [123.52358449455231]
我々は、業界中立化と市場中立化モジュールを明確な財務見識をもって取り入れた、新しい深層多要素モデルを開発する。
実世界の株式市場データによるテストは、我々の深層多要素モデルの有効性を示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-22T14:47:11Z) - FinEAS: Financial Embedding Analysis of Sentiment [0.0]
FinEAS(Financial Embedding Analysis of Sentiment)と呼ばれる新しい言語表現モデルを導入する。
本研究では,標準的なBERTモデルからの教師付き微調整文の埋め込みに基づく財務感情分析の新しいモデルを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-31T15:41:56Z) - 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)
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。