論文の概要: Unifying Economic and Language Models for Enhanced Sentiment Analysis of the Oil Market

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12473v1
• Date: Wed, 16 Oct 2024 11:41:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-17 13:41:23.045094
• Title: Unifying Economic and Language Models for Enhanced Sentiment Analysis of the Oil Market
• Title（参考訳）: 石油市場の高感度分析のための経済・言語モデルの統合
• Authors: Himmet Kaplan, Ralf-Peter Mundani, Heiko Rölke, Albert Weichselbraun, Martin Tschudy,
• Abstract要約: 原油は世界経済の重要な要素であり、経済動向、政治的出来事、自然災害など様々な要因の影響を受けている。 自然言語処理の最近の進歩は、イベントベースの分析に新たな可能性をもたらす。 原油市場に特化した微調整LMであるCrudeBERTを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0699049312989311
• License:
• Abstract: Crude oil, a critical component of the global economy, has its prices influenced by various factors such as economic trends, political events, and natural disasters. Traditional prediction methods based on historical data have their limits in forecasting, but recent advancements in natural language processing bring new possibilities for event-based analysis. In particular, Language Models (LM) and their advancement, the Generative Pre-trained Transformer (GPT), have shown potential in classifying vast amounts of natural language. However, these LMs often have difficulty with domain-specific terminology, limiting their effectiveness in the crude oil sector. Addressing this gap, we introduce CrudeBERT, a fine-tuned LM specifically for the crude oil market. The results indicate that CrudeBERT's sentiment scores align more closely with the WTI Futures curve and significantly enhance price predictions, underscoring the crucial role of integrating economic principles into LMs.
• Abstract（参考訳）: 原油は世界経済の重要な要素であり、経済トレンド、政治イベント、自然災害など様々な要因の影響を受けている。 歴史的データに基づく従来の予測手法は予測に限界があるが、近年の自然言語処理の進歩は、イベントベースの分析に新たな可能性をもたらす。 特に、言語モデル(LM)とその進歩である生成事前学習変換器(GPT)は、膨大な量の自然言語を分類する可能性を示している。 しかし、これらのLMは、しばしばドメイン固有の用語に難色を呈し、原油セクターにおける有効性を制限している。 このギャップに対処するため、原油市場に特化した微調整LMであるCrudeBERTを導入します。 結果は、CrudeBERTの感情スコアがWTIフューチャーズ曲線とより密接に一致し、価格予測が著しく向上していることを示し、経済原理をLMに統合する重要な役割を浮き彫りにしている。

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