論文の概要: Exploring Sentiment Dynamics and Predictive Behaviors in Cryptocurrency Discussions by Few-Shot Learning with Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02836v1
- Date: Wed, 4 Sep 2024 16:02:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-05 17:11:35.180187
- Title: Exploring Sentiment Dynamics and Predictive Behaviors in Cryptocurrency Discussions by Few-Shot Learning with Large Language Models
- Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いたFew-Shot Learningによる暗号通貨討論における知覚ダイナミクスと予測行動の探索
- Authors: Moein Shahiki Tash, Zahra Ahani, Mohim Tash, Olga Kolesnikova, Grigori Sidorov,
- Abstract要約: 本研究は,暗号通貨に関する議論の中で,予測文,希望音声,レグレト検出行動の分析を行う。
そこで我々は,「予測文」という新しい分類手法を導入し,コメントを予測的・予測的・予測的・予測的・予測的・予測的・非予測的カテゴリーに分類する。
マティックは、楽観的な予測に対して顕著に高い正当性を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.573779790701493
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This study performs analysis of Predictive statements, Hope speech, and Regret Detection behaviors within cryptocurrency-related discussions, leveraging advanced natural language processing techniques. We introduce a novel classification scheme named "Prediction statements," categorizing comments into Predictive Incremental, Predictive Decremental, Predictive Neutral, or Non-Predictive categories. Employing GPT-4o, a cutting-edge large language model, we explore sentiment dynamics across five prominent cryptocurrencies: Cardano, Binance, Matic, Fantom, and Ripple. Our analysis reveals distinct patterns in predictive sentiments, with Matic demonstrating a notably higher propensity for optimistic predictions. Additionally, we investigate hope and regret sentiments, uncovering nuanced interplay between these emotions and predictive behaviors. Despite encountering limitations related to data volume and resource availability, our study reports valuable discoveries concerning investor behavior and sentiment trends within the cryptocurrency market, informing strategic decision-making and future research endeavors.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,暗号通貨関連議論における予測文,希望音声,レグレト検出行動の分析を行い,高度な自然言語処理技術を活用する。
そこで我々は,「予測文」という新しい分類手法を導入し,コメントを予測的・予測的・予測的・予測的・予測的・予測的・非予測的カテゴリーに分類する。
最先端の大規模言語モデルであるGPT-4oを使って、Cardano、Binance、Matic、Fantom、Rippleという5つの著名な暗号通貨の感情ダイナミクスを探索する。
マティックは、楽観的な予測に対して顕著に高い正当性を示す。
さらに、これらの感情と予測行動の間のニュアンスな相互作用を明らかにすることによって、希望と後悔の感情を調査する。
データ量や資源の可利用性に限界があるにもかかわらず、暗号通貨市場における投資家の行動やセンチメントの傾向に関する貴重な発見を報告し、戦略的意思決定と今後の研究成果を報告した。
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