细粒度金融观点挖掘：综述与研究议程
计算与语言
2020-05-21 v3 社会与信息网络
摘要
观点挖掘是许多领域中一个普遍的研究问题。然而，在金融领域，它仍处于早期阶段。该主题的大多数研究仅关注粗粒度的市场情绪分析，即看涨/看跌的二分类。得益于近期金融科技 (FinTech) 的发展，一些跨学科研究者开始涉足对投资者观点的深入分析。在这篇立场论文中，我们首先从粗粒度和细粒度的视角定义金融观点，然后概述已解决的问题。除了列出现有主题的研究议题外，我们进一步提出了未来细粒度金融观点挖掘研究的路线图，并指出了若干尚待探索的挑战。此外，我们提供了应对所提研究议题的可能方向。
引用
@article{arxiv.2005.01897,
title = {Fine-grained Financial Opinion Mining: A Survey and Research Agenda},
author = {Chung-Chi Chen and Hen-Hsen Huang and Hsin-Hsi Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.01897},
year = {2020}
}