Fugu-MT 論文翻訳(概要): Financial Sentiment Analysis on News and Reports Using Large Language Models and FinBERT

論文の概要: Financial Sentiment Analysis on News and Reports Using Large Language Models and FinBERT

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.01987v1
Date: Wed, 2 Oct 2024 19:48:17 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-11-04 09:44:41.929531
Title: Financial Sentiment Analysis on News and Reports Using Large Language Models and FinBERT
Title（参考訳）: 大規模言語モデルとFinBERTを用いたニュース・レポートの財務分析
Authors: Yanxin Shen, Pulin Kirin Zhang,
Abstract要約: 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。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Financial sentiment analysis (FSA) is crucial for evaluating market sentiment and making well-informed financial decisions. The advent of large language models (LLMs) such as BERT and its financial variant, FinBERT, has notably enhanced sentiment analysis capabilities. This paper investigates the application of LLMs and FinBERT for FSA, comparing their performance on news articles, financial reports and company announcements. The study emphasizes the advantages of prompt engineering with zero-shot and few-shot strategy to improve sentiment classification accuracy. Experimental results indicate that GPT-4o, with few-shot examples of financial texts, can be as competent as a well fine-tuned FinBERT in this specialized field.
Abstract（参考訳）: 金融センチメント分析(FSA)は、市場のセンチメントを評価し、十分なインフォームドな金融判断を行うために不可欠である。 BERTのような大規模言語モデル(LLM)の出現と、その財務的なバリエーションであるFinBERTは、感情分析能力を顕著に強化した。本稿では, FSA における LLM と FinBERT の適用について, ニュース記事, 財務報告, 企業発表について比較検討する。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。実験結果から,GPT-4oは財務文書のごく一部の例で,この専門分野において十分に調整されたFinBERTと同じくらい有能であることが示唆された。

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