本文提出了一个针对金融领域的中文纤细粒度情感分析数据集，用于企业预警，并利用开源的大语言模型对其进行了全面评估和实验。

Jun, 2023

该研究使用神经网络的新组合评估基于人群金融背景的情感分析预测股市，利用 BERT 对情感进行分类，利用 LSTM 进行基于时间序列的股市预测，并利用微博作为情感数据收集源来评估结果，指出从持牌金融顾问组学习到的股市预测比未经授权的金融顾问组学习到的预测结果精确度高出 39.67％，并且相较于现有方法，该方法的准确度最高（87％）。

Feb, 2024

该研究提供了一个严谨和全面的基准以及一个标准化的回测框架，以客观评估各种类型的 LLM 在从中国新闻文本数据中提取情感因子方面的有效性，从而支持大规模语言模型在量化交易策略中的应用。

Jun, 2023

通过使用 Google 开发的预训练模型 BERT 以及 LSTM，结合期权和市场隐含方法，构建了一个更通用和综合的金融情感分析框架，证明了在金融情感分析中应用 BERT 相较于现有模型的显著改进，并进一步提供了对个股收益率可预测性的令人信服的结果。

Jun, 2019

基于情绪理论，本文以东方财富网为例，从用户评论数据中提取情感信息，并结合 Alpha191 模型进行回归分析，结果显示情感因素的加入使回报率相比于基准模型提高了 73.8%，相比于原始 alpha191 模型提高了 32.41%。同时讨论了情感因素融入量化交易的优点和缺点，并提出未来进一步研究的可能方向。

Sep, 2023

本研究探讨了不同的自然语言处理模型在社交媒体情感分析中的可用性，应用于金融市场预测，以加密货币领域为参考。我们研究了不同情感度量与比特币价格波动之间的相关性。通过实验我们发现有一个模型优于其他 20 多个公开模型，且通过 fine-tune 可以得到更好的性能，其解释性更强。因此我们证实可解释的人工智能和自然语言处理方法可能比不可解释的方法更有实际价值。最后，我们分析了不同情感度量与价格波动之间的潜在因果关系。

Apr, 2022

本研究使用长短期记忆网络 (LSTM) 模型，在新浪微博的社交媒体评论中实现了对中国情感的分析，达到了约 92％的准确率，利用自然语言处理（NLP）和公众舆论监督相结合，对于监督公众情绪和趋势至关重要，可用于识别和解决社会问题。

Oct, 2022

使用 SENTInews 定制的金融新闻情感分析器，本文探索了衡量金融新闻情感的最有效和准确的方法，认为使用 Vader、LM、Harvard IV 和 Pattern 等常用方法无法准确描绘金融新闻的真实情况，因此不够可靠。

Dec, 2023

本研究探讨了自然语言处理（NLP）与金融分析的交叉领域，重点关注情感分析在股价预测中的影响。我们使用先进的 NLP 技术 BERTopic 来分析从股市评论中得出的主题的情感。我们的方法将情感分析与深度学习模型相结合，这些模型以其在时间序列和股票预测任务中的有效性而闻名。通过全面的实验，我们证明了融入主题情感能够显着提高这些模型的性能。结果表明，股市评论中的主题提供了对股市波动和价格趋势的含蓄而有价值的见解。本研究通过展示 NLP 在丰富金融分析方面的潜力，为该领域做出了贡献，并为实时情感分析以及市场情感的情绪和情境方面的进一步研究开辟了道路。将 BERTopic 等高级 NLP 技术与传统金融分析方法相结合，标志着在开发更复杂的了解和预测市场行为工具方面迈出了一步。

Apr, 2024

在金融情感分析领域，传统的 NLP 模型受到参数大小和训练数据范围的限制，以及简洁的财经新闻文本缺乏上下文的问题，而无法很好地泛化和提高准确性。为了解决这些挑战，本研究引入了一种基于检索增强的大型语言模型（LLMs）框架，该框架包括一个指导调整的 LLMs 模块和一个从可靠外部来源检索附加上下文的模块。与传统模型和 ChatGPT、LLaMA 等 LLMs 相比，我们的方法在准确性和 F1 得分方面取得了 15％到 48％的性能提升。

Oct, 2023