用 ChatGPT 变革金融领域情感分析
计算与语言
2023-11-07 v1 人工智能
计算工程、金融与科学
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摘要
金融情感分析在解读市场趋势和指导战略交易决策中起着关键作用。尽管已部署先进的深度学习技术与语言模型来改进金融情感分析，本研究通过探究大型语言模型（尤其是 ChatGPT 3.5）在金融情感分析中的潜力，重点放在外汇市场（forex），开辟了新天地。我们采用零样本提示（zero-shot prompting）方法，在一个精心整理的汇市相关新闻标题数据集上测试多个 ChatGPT 提示，使用精确率、召回率、f1-score 和情感类别的平均绝对误差（MAE）等指标衡量性能。此外，我们将预测情感与市场收益之间的相关性作为额外的评估手段。与成熟的金融文本情感分析模型 FinBERT 相比，ChatGPT 在情感分类上表现出约 35% 的性能提升，且与市场收益的相关性高出 36%。通过强调提示工程（尤其是零样本情境下）的重要性，本研究凸显了 ChatGPT 在大幅增强金融应用情感分析方面的潜力。通过共享所使用的数据集，我们旨在促进金融服务业领域的进一步研究与进展。
引用
@article{arxiv.2308.07935,
title = {Transforming Sentiment Analysis in the Financial Domain with ChatGPT},
author = {Georgios Fatouros and John Soldatos and Kalliopi Kouroumali and Georgios Makridis and Dimosthenis Kyriazis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.07935},
year = {2023}
}
备注
10 pages, 8 figures, Machine Learning with Applications (2023)