Das Papier präsentiert ein neuartiges dreistufiges gestapeltes Klassifizierungssystem, um Finanzchancen in Tweets mit hoher Präzision zu erkennen. Das System nutzt fortschrittliche Merkmale, die aus der Anwendung von Techniken der Verarbeitung natürlicher Sprache gewonnen werden, um wertvolle linguistische Informationen zu extrahieren.
In der ersten Stufe wird zwischen neutralen und nicht-neutralen Einträgen unterschieden. In der zweiten Stufe werden positive und negative Emotionen voneinander getrennt. In der letzten Stufe werden Finanzchancen von anderen positiven Aussagen unterschieden.
Die experimentellen Ergebnisse auf einem manuell annotierten Datensatz von 6.000 Tweets zeigen, dass das System eine zufriedenstellende und wettbewerbsfähige Leistung bei der Erkennung von Finanzchancen erzielt, mit Präzisionswerten von bis zu 83%. Dieses vielversprechende Ergebnis bestätigt die Nutzbarkeit des Systems zur Unterstützung von Investitionsentscheidungen.
To Another Language
from source content
arxiv.org
Principais Insights Extraídos De
by Fran... às arxiv.org 04-12-2024
https://arxiv.org/pdf/2404.07224.pdfPerguntas Mais Profundas