論文の概要: Decoding Market Emotions in Cryptocurrency Tweets via Predictive Statement Classification with Machine Learning and Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.24933v1
• Date: Thu, 26 Mar 2026 01:52:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-27 20:52:48.043456
• Title: Decoding Market Emotions in Cryptocurrency Tweets via Predictive Statement Classification with Machine Learning and Transformers
• Title（参考訳）: 機械学習とトランスフォーマーを用いた予測文分類による暗号ツイートの市場感情のデコード
• Authors: Moein Shahiki Tash, Zahra Ahani, Mohim Tash, Mostafa Keikhay Farzaneh, Ari Y. Barrera-Animas, Olga Kolesnikova,
• Abstract要約: 本研究では,暗号通貨関連ツイートにおける予測文を識別する新しい分類フレームワークを提案する。 Cardano、Matic、Ripple、Ripple、Fantomの5つの人気暗号通貨に焦点を当てています。 感情分析の結果,各予測カテゴリに関連する感情パターンが,異なる暗号通貨で明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7210129323991044
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The growing prominence of cryptocurrencies has triggered widespread public engagement and increased speculative activity, particularly on social media platforms. This study introduces a novel classification framework for identifying predictive statements in cryptocurrency-related tweets, focusing on five popular cryptocurrencies: Cardano, Matic, Binance, Ripple, and Fantom. The classification process is divided into two stages: Task 1 involves binary classification to distinguish between Predictive and Non-Predictive statements. Tweets identified as Predictive proceed to Task 2, where they are further categorized as Incremental, Decremental, or Neutral. To build a robust dataset, we combined manual and GPT-based annotation methods and utilized SenticNet to extract emotion features corresponding to each prediction category. To address class imbalance, GPT-generated paraphrasing was employed for data augmentation. We evaluated a wide range of machine learning, deep learning, and transformer-based models across both tasks. The results show that GPT-based balancing significantly enhanced model performance, with transformer models achieving the highest F1-score in Task 1, while traditional machine learning models performed best in Task 2. Furthermore, our emotion analysis revealed distinct emotional patterns associated with each prediction category across the different cryptocurrencies.
• Abstract（参考訳）: 暗号通貨の普及は、特にソーシャルメディアプラットフォームにおいて、広く公的な関与と投機的活動の高まりを引き起こしている。 本研究では,Cardano,Matic,Binance,Ripple,Fantomの5つの暗号通貨に着目し,暗号関連ツイートの予測文を識別する新しい分類フレームワークを提案する。 分類過程は2つの段階に分けられる: タスク1は予測文と非予測文を区別する二項分類を含む。 ツイートは第2タスクへの予測的な進行と認識され、さらにインクリメンタル、デクリメンタル、ニュートラルに分類される。 頑健なデータセットを構築するために,手動およびGPTベースのアノテーション手法を併用し,SenticNetを用いて各予測カテゴリに対応する感情特徴を抽出した。 クラス不均衡に対処するため、GPT生成パラフレーズをデータ拡張に使用した。 両タスクの幅広い機械学習、ディープラーニング、トランスフォーマーベースのモデルを評価した。 その結果、GPTベースのバランスはモデル性能を著しく向上させ、トランスフォーマーモデルはタスク1で最も高いF1スコアを達成し、従来の機械学習モデルはタスク2で最高のパフォーマンスを示した。 さらに, 感情分析により, それぞれの予測カテゴリに関連付けられた感情パターンが, 異なる暗号通貨にまたがって明らかとなった。

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