論文の概要: Enhancing Financial Sentiment Analysis with Expert-Designed Hint
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.17448v1
- Date: Thu, 26 Sep 2024 00:54:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-28 23:40:01.077250
- Title: Enhancing Financial Sentiment Analysis with Expert-Designed Hint
- Title（参考訳）: 専門家がデザインしたヒントによる財務感性分析の強化
- Authors: Chung-Chi Chen, Hiroya Takamura, Ichiro Kobayashi, Yusuke Miyao,
- Abstract要約: 我々は,大規模言語モデル(LLM)の著者の視点に共感し,感情を分析する能力について検討する。
その結果,専門家が設計したヒント,すなわち数の重要性を指摘し,性能を著しく向上させることが判明した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.079716095758158
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This paper investigates the role of expert-designed hint in enhancing sentiment analysis on financial social media posts. We explore the capability of large language models (LLMs) to empathize with writer perspectives and analyze sentiments. Our findings reveal that expert-designed hint, i.e., pointing out the importance of numbers, significantly improve performances across various LLMs, particularly in cases requiring perspective-taking skills. Further analysis on tweets containing different types of numerical data demonstrates that the inclusion of expert-designed hint leads to notable improvements in sentiment analysis performance, especially for tweets with monetary-related numbers. Our findings contribute to the ongoing discussion on the applicability of Theory of Mind in NLP and open new avenues for improving sentiment analysis in financial domains through the strategic use of expert knowledge.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,金融メディア投稿における感情分析の強化における専門家指定ヒントの役割について検討する。
我々は,大規模言語モデル(LLM)の著者の視点に共感し,感情を分析する能力について検討する。
以上の結果から,専門家が設計したヒント,すなわち数の重要性を指摘することは,様々なLSMにおけるパフォーマンスを著しく向上させることが明らかとなった。
異なる種類の数値データを含むつぶやきのさらなる分析は、専門家が設計したヒントが組み込まれていることが、特に金融関連数字を持つつぶやきについて、感情分析性能の顕著な改善につながっていることを示している。
本研究は、NLPにおける心の理論の適用性に関する議論と、専門知識の戦略的活用を通じて金融分野における感情分析を改善するための新たな道を開くことに寄与する。
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