FinSentiA: Sentiment Analysis in English Financial Microblogs
FinSentiA: Analyse de Sentiments dans les Microblogs Financiers en Anglais
Résumé
The objective of this paper is to report on the building of a Sentiment Analysis (SA) system dedicated to financial microblogs in English. The purpose of our work is to build a financial classifier that predicts the sentiment of stock investors in microblog platforms such as StockTwits
and Twitter. Our contribution shows that it is possible to conduct such tasks in order to provide finegrained SA of financial microblogs. We extracted financial entities with relevant contexts and assigned scores on a continuous scale by adopting a deep learning method for the classification.
Results show a 0.85 F1Score on a twoclass basis and a 0.62 cosine similarity score.
L’objectif de cet article est de présenter la construction d’un système d’analyse de sentiments dans le domaine des microblogs financiers en anglais. Le but de notre travail est de construire un classifieur pour la prédiction de sentiments chez les investisseurs financiers sur les plateformes de microblogs telles que StockTwits et Twitter. Notre contribution montre qu’il est possible de mener une analyse fine des sentiments. Après extraction des entités financières et leurs contextes, le système attribue des scores en valeurs continues. Il repose sur une approche par réseaux profonds pour la méthode de classification. Les résultats montrent un F1score de 0.85 (2 classes) et une valeur de similarité cosinus de 0.62.
| Origine | Accord explicite pour ce dépôt |
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