金融テキストの感情は通常、特定の事象に関連しているため、事象抽出は正確な感情予測に役立つ可能性がある。しかし、金融テキストの事象は長く不連続であるため、直接的な抽出アプローチは効果的ではない。そのため、本研究では事象抽出をクラス分類タスクとして再定義し、企業、業界、粗い事象、詳細事象、感情の5つ組を出力するイベントレベルの金融感情分析(EFSA)タスクを提案する。
