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金融におけるセンチメント分析: 説明可能な辞書(XLex)の構築


コアコンセプト
金融テキストのセンチメント分析のために、トランスフォーマーモデルとSHAPを活用した説明可能な辞書(XLex)を自動的に構築する。
抽象
本研究では、金融テキストのセンチメント分析のために、トランスフォーマーモデルとSHAPを活用した新しい手法であるXLexを提案している。 まず、金融分野向けに微調整されたRoBERTaモデルを使用して、金融関連のデータセットに対するセンチメント分析を行う。次に、SHAPを使ってモデルの出力を解釈し、個々の単語の寄与度を正負のセンチメントに基づいて抽出する。 この過程で、単語の重複を解消し、正負の単語セットを作成する。さらに、正負の単語セットを統合して、説明可能な辞書XLexを構築する。XLexは、ベンチマークとなるLoughran-McDonald(LM)辞書よりも語彙カバレッジが広く、センチメント分析の精度も高い。 また、XLexはLM辞書と統合することで、さらに性能が向上する。XLexは、トランスフォーマーモデルと比べて、モデルサイズが小さく、推論速度が速いという利点もある。さらに、XLexは解釈可能性が高く、金融意思決定に役立つ洞察を提供できる。
統計
金融関連データセットの正例と負例の合計は2186件である。 正例と負例の数は各1093件で、訓練セットと評価セットに80:20の割合で分割されている。
引用
該当なし

から抽出された主要な洞察

by Maryan Rizin... arxiv.org 03-28-2024

https://arxiv.org/pdf/2306.03997.pdf
Sentiment Analysis in Finance

より深い問い合わせ

質問1

XLexアプローチは金融以外の分野でも有効です。XLexは、専門家によって作成された専門用語集を使用して感情分析を行う手法であり、特定の分野に特化した語彙を効果的に抽出することができます。他の分野でも同様に、専門用語や文脈に基づいて感情分析を行う必要がある場合には、XLexアプローチが有用であると考えられます。

質問2

XLexの構築過程での課題や限界には、以下のようなものがあります: 手動での単語の選別や重複の処理にかかる時間と労力が必要である。 レマ化や重複の処理により、データの整合性を保つための適切な方法が必要となる。 ポジティブとネガティブのデータセットを統合する際に、適切な判断基準を設定する必要がある。

質問3

XLexの解釈可能性をさらに高めるためには、以下の方法が考えられます: SHAPの他の機能や手法を活用して、モデルの予測結果をより詳細に解釈する。 ユーザーが結果をより簡単に理解できるように、視覚的な表現やダッシュボードを活用する。 解釈可能性を向上させるための新しい指標やメトリクスを導入し、モデルの結果をより明確に示す。
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