基于大语言模型的阿拉伯语金融情感分析：来自沙特市场的证据
计算与语言
2026-05-20 v1
摘要
投资者情绪塑造金融市场，然而由于语言的复杂性和资源的有限性，对阿拉伯语金融语境中的情绪进行建模仍然具有挑战性。我们提出了一个面向沙特市场的大规模金融情感分析阿拉伯语自然语言处理框架，该框架整合了官方财经新闻和社交媒体，以捕捉机构和个人投资者的情绪。该框架通过一个涵盖数据收集、清洗、去重、实体链接和情感标注的多阶段流水线，构建了一个大型阿拉伯语金融语料库。基于 Transformer 的命名实体识别结合精心编制的公司词典，将文本提及链接到规范的公司标识符，并使用五分类方案分配情感标签。由此产生的包含 84,000 个样本的数据集支持公司层面的情感聚合，以及情感动态相对于沙特交易所股票市场行为的分析。实验结果证明了可靠且可扩展的阿拉伯语金融情感分析。
引用
@article{arxiv.2605.19714,
title = {LLM-Based Financial Sentiment Analysis in Arabic: Evidence from Saudi Markets},
author = {Mona H. Albaqawi and Eman M. Albalkhi and Joud A. Albaiti and Enrico Lopedoto},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.19714},
year = {2026}
}
备注
Accepted at the 7th Workshop on Open-Source Arabic Corpora and Processing Tools (OSACT7), co-located with LREC 2026, Palma de Mallorca, Spain, May 2026. ISBN: 978-2-493814-52-4