Sentimentanalys har spelat en viktig roll i finansiella tillämpningar under de senaste åren. De informativa och känslosamma aspekterna av nyhetstexter kan påverka priser, volatiliteter, handelsvolymen och till och med potentiella risker för finansiella ämnen. Tidigare studier inom detta område inriktades främst på att identifiera polaritet (t.ex. positiva eller negativa). Eftersom finansiella beslut i stort sett kräver motiveringar, kan dock endast rimlig polaritet inte ge tillräckliga bevis under mänsklighetens beslutsprocesser. En lättförståelig lösning är därför i brådskande behov. I detta dokument presenterar vi ett tolkningsbart neuralt nätramverk för analys av finansiella känslor. För det första utformar vi en hierarkisk modell för att lära oss representationen av ett dokument från flera granulariteter. Dessutom föreslår vi en frågestyrd uppmärksamhetsmekanism för att uppfylla de finansiella dokumentens unika egenskaper. Med den domänspecifika frågor som tillhandahålls av finansanalytikerna kan vi upptäcka olika spotlights för frågor från olika aspekter. Vi utför omfattande experiment på en riktig datauppsättning. Resultaten visar att vårt ramverk kan lära sig bättre representation av dokumentet och hitta meningsfulla ledtrådar om hur man svarar på olika användares preferenser. Den överträffar också de senaste metoderna för att förutsäga känslor i finansiella dokument.
Till exempel, REF visa en förklarande neural nätverksmodell kan avslöja informativa ledtrådar relaterade användare föredrar i finansiell känsla analys.
Beyond Polarity: Interpretable Financial Sentiment Analysis with Hierarchical Query-driven Attention
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}