Pre-trained Large Language Models for Financial Sentiment Analysis

📄 arXiv: 2401.05215v1 📥 PDF

作者: Wei Luo, Dihong Gong

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-01-10

💡 一句话要点

提出基于预训练大语言模型的金融情感分析方法

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 金融情感分析 预训练模型 Llama2-7B 监督微调 文本分类 小样本学习 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有金融情感分析方法面临训练样本稀缺的问题，尤其是在金融新闻标题的分类任务中。
  2. 本文提出通过适应预训练的大语言模型，特别是Llama2-7B模型，结合监督微调技术来解决这一问题。
  3. 实验结果显示，所提方法在性能上显著优于之前的最先进算法，展示了良好的适应性和效果。

📝 摘要（中文）

金融情感分析是将金融文本内容分类为情感类别（如积极、消极和中立）的过程。本文聚焦于金融新闻标题的分类，因缺乏大量训练样本而面临挑战。为克服这一困难，我们提出将预训练的大语言模型（LLMs）进行适应性调整，以解决该问题。这些模型通过大量文本语料库的训练，具备良好的文本理解能力，并能在特定领域任务中有效适应，且对训练样本的需求较少。特别地，我们采用了开源的Llama2-7B模型，并结合监督微调（SFT）技术。实验评估表明，即使使用相对较小的7B模型，我们的方法也显著超越了之前的最先进算法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决金融新闻标题的情感分类问题，现有方法由于缺乏足够的训练样本而难以取得良好效果。

核心思路：通过适应性调整预训练的大语言模型（LLMs），特别是Llama2-7B模型，利用其强大的文本理解能力来进行情感分类，减少对训练样本的依赖。

技术框架：整体方法包括预训练模型的选择、监督微调（SFT）过程，以及在特定金融领域数据集上的评估。主要模块包括数据预处理、模型训练和性能评估。

关键创新：最重要的创新在于将预训练的Llama2-7B模型应用于金融情感分析任务，并通过微调技术显著提升了模型的分类性能。与传统方法相比，减少了对大规模标注数据的需求。

关键设计：在模型训练中，采用了适当的损失函数和优化算法，确保模型在小样本情况下仍能有效学习。同时，针对金融领域的特性进行了数据集的精心选择和预处理。

📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的方法在金融新闻标题情感分类任务中，使用7B模型的情况下，性能显著优于之前的最先进算法，具体提升幅度达到XX%（具体数据未知），展示了良好的适应性和效果。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括金融市场分析、投资决策支持和舆情监测等。通过准确的情感分析，金融机构可以更好地理解市场情绪，优化投资策略，提升决策效率。未来，该方法还可能扩展到其他领域的文本情感分析任务，具有广泛的实际价值和影响力。

📄 摘要（原文）

Financial sentiment analysis refers to classifying financial text contents into sentiment categories (e.g. positive, negative, and neutral). In this paper, we focus on the classification of financial news title, which is a challenging task due to a lack of large amount of training samples. To overcome this difficulty, we propose to adapt the pretrained large language models (LLMs) [1, 2, 3] to solve this problem. The LLMs, which are trained from huge amount of text corpora,have an advantage in text understanding and can be effectively adapted to domain-specific task while requiring very few amount of training samples. In particular, we adapt the open-source Llama2-7B model (2023) with the supervised fine-tuning (SFT) technique [4]. Experimental evaluation shows that even with the 7B model (which is relatively small for LLMs), our approach significantly outperforms the previous state-of-the-art algorithms.