Покращення аспектно-орієнтованого аналізу фінансових настроїв за допомогою контрастного навчання - Ivanenko, Viacheslav (СУЧАСНИЙ СТАН НАУКОВИХ ДОСЛІДЖЕНЬ ТА ТЕХНОЛОГІЙ В ПРОМИСЛОВОСТІ, 2023)
Предметом дослідження цієї роботи є спеціалізоване застосування аспектного аналізу фінансових настроїв (ABFSA), зосереджене на складному та багатогранному емоційному ландшафті фінансових текстових даних. Дослідження розширює сучасне розуміння аналізу настроїв, розглядаючи його обмеження та можливості у фінансовому контексті. Мета роботи – покращення сфери аспектного аналізу фінансових настроїв способом розроблення більш тонкої та ефективної методології для аналізу настроїв у фінансових новинах. Крім того, дослідження має на меті оцінити ефективність останніх досягнень в обробленні природної мови (NLP) і в машинному навчанні для вдосконалення моделей ABFSA. У статті розв’язується кілька завдань. По-перше, дослідження зосереджується на ретельному попередньому обробленні набору даних SEntFiN, щоб зробити його більш придатним для передових методів машинного навчання, зокрема методологій контрастного навчання. По-друге, воно спрямоване на створення уніфікованої моделі, що інтегрує найсучасніші методи машинного навчання, зокрема DeBERTa v3, контрастне навчання і точне налаштування LoRa. Нарешті, дослідження критично оцінює метрики продуктивності запропонованої моделі на тестовому наборі даних і порівнює їх із наявними методологіями. Використовуються такі методи: попереднього оброблення, що адаптовані для набору даних SEntFiN, який призначений для аналізу настроїв, чутливих до суб’єктів, у фінансових новинах; передові методи машинного навчання, такі як DeBERTa v3, для попереднього навчання мовної моделі, контрастне навчання для зосередження на причинно-наслідкових зв’язках і LoRa для точного налаштування великих мовних моделей; методи оцінювання продуктивності, що застосовуються для визначення ефективності запропонованої моделі, зокрема порівняння з наявними методологіями в цій галузі. Здобуто конкретні результати. Дослідження показало, що запропонована система попереднього оброблення успішно справляється зі змінною кількістю об’єктів, присутніх у фінансових новинах, тим самим покращуючи деталізацію класифікації настроїв. Крім того, інтеграція передових методів NLP і машинного навчання значно підвищує точність і ефективність моделей ABFSA. Висновки. Спеціалізовані методології ABFSA, доповнені передовими методами NLP і надійною системою попереднього оброблення, можуть запропонувати більш тонке й точне подання настроїв у фінансових наративах. Результати роботи закладають основу для майбутніх досліджень у цій новій, але дуже важливій міждисциплінарній галузі, надаючи практичні висновки для зацікавлених сторін – від інвесторів до фінансових аналітиків.