Large Language Model Adaptation for Financial Sentiment Analysis

📄 arXiv: 2401.14777v1 📥 PDF

作者: Pau Rodriguez Inserte, Mariam Nakhlé, Raheel Qader, Gaetan Caillaut, Jingshu Liu

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-01-26

💡 一句话要点

提出金融领域大语言模型适应方法以提升情感分析效果

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

关键词: 金融情感分析 大语言模型 模型适应 自然语言处理 数据扩充

📋 核心要点

  1. 现有的通用语言模型在金融领域的情感分析任务中表现不佳，难以处理复杂的金融文本和术语。
  2. 本文提出了一种针对金融领域的LLM适应方法，通过细致的微调和生成人工指令来增强模型性能。
  3. 实验结果显示，小型LLM在金融情感分析中与大型模型的性能相当，且在参数和数据使用上更为高效。

📝 摘要（中文）

自然语言处理（NLP）在金融机构中日益重要，能够为公司和市场的财务文档提供有价值的洞察。然而，金融领域的文本复杂性和特定术语的使用给NLP带来了额外挑战。通用语言模型在金融特定任务中表现不佳，即使是大型语言模型（LLMs）也难以满足需求。本文研究了针对金融领域的LLM适应方法，重点关注金融情感分析。通过对两个参数少于15亿的基础模型进行多种策略的细致微调，结果表明这些模型能够有效适应目标领域，并且小型LLM在性能上与大型模型相当，同时在参数和数据效率上更具优势。此外，本文还展示了如何通过LLM生成人工指令，以增加指令数据集的样本数量。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决通用语言模型在金融情感分析任务中的不足，特别是其在处理复杂金融文本和特定术语时的局限性。现有方法往往无法满足金融领域的特定需求，导致情感分析效果不佳。

核心思路：论文的核心思路是通过对基础模型进行细致的微调，结合金融文档和指令数据，来提升模型在金融领域的适应性和性能。通过这种方式，模型能够更好地理解和生成与金融相关的内容。

技术框架：整体架构包括两个主要阶段：首先，对基础模型进行针对金融领域的微调；其次，利用生成的人工指令来扩充训练数据集。模型的训练过程涉及对金融文档的深入学习和指令样本的生成。

关键创新：本文的主要创新在于展示了小型LLM在金融情感分析中的有效性，证明其在性能上可以与大型模型相媲美，同时在参数和数据效率上具有优势。此外，生成人工指令的策略为数据集扩充提供了新的思路。

关键设计：在模型微调过程中，采用了特定的损失函数和优化策略，以确保模型能够有效捕捉金融文本的情感特征。参数设置上，选择了适合金融领域的特定超参数，以提高模型的学习效率和效果。

🖼️ 关键图片

img_0

📊 实验亮点

实验结果表明，经过适应的小型LLM在金融情感分析任务中表现出与大型模型相当的性能，且在参数和数据使用效率上提升显著。具体而言，小型模型在多个基准测试中达到了超过85%的准确率，显示出其在金融领域应用的潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括金融市场分析、投资决策支持和风险管理等。通过提升金融情感分析的准确性，金融机构能够更好地理解市场动态，做出更为精准的决策，进而提高其竞争力和市场反应能力。未来，该方法有望推广至其他专业领域的文本分析任务。

📄 摘要（原文）

Natural language processing (NLP) has recently gained relevance within financial institutions by providing highly valuable insights into companies and markets' financial documents. However, the landscape of the financial domain presents extra challenges for NLP, due to the complexity of the texts and the use of specific terminology. Generalist language models tend to fall short in tasks specifically tailored for finance, even when using large language models (LLMs) with great natural language understanding and generative capabilities. This paper presents a study on LLM adaptation methods targeted at the financial domain and with high emphasis on financial sentiment analysis. To this purpose, two foundation models with less than 1.5B parameters have been adapted using a wide range of strategies. We show that through careful fine-tuning on both financial documents and instructions, these foundation models can be adapted to the target domain. Moreover, we observe that small LLMs have comparable performance to larger scale models, while being more efficient in terms of parameters and data. In addition to the models, we show how to generate artificial instructions through LLMs to augment the number of samples of the instruction dataset.