Enhancing Financial Sentiment Analysis via Retrieval Augmented Large Language Models

📄 arXiv: 2310.04027v2 📥 PDF

作者: Boyu Zhang, Hongyang Yang, Tianyu Zhou, Ali Babar, Xiao-Yang Liu

分类: cs.CL, q-fin.ST, q-fin.TR

发布日期: 2023-10-06 (更新: 2023-11-04)

备注: ACM International Conference on AI in Finance (ICAIF) 2023

💡 一句话要点

提出检索增强的大型语言模型以提升金融情感分析效果

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

关键词: 金融情感分析 大型语言模型 检索增强 自然语言处理 投资决策

📋 核心要点

  1. 现有金融情感分析方法受限于模型参数和训练数据，导致泛化能力不足。
  2. 论文提出的检索增强LLMs框架通过引入外部上下文信息，提升情感标签预测的准确性。
  3. 实验结果显示，该方法在准确率和F1分数上较传统模型和其他LLMs有显著提升。

📝 摘要（中文）

金融情感分析对估值和投资决策至关重要。然而，传统的自然语言处理模型由于参数规模和训练数据集的限制，影响了其在该领域的泛化能力和有效性。大型语言模型（LLMs）在各种自然语言处理任务中表现出色，但直接应用于金融情感分析时面临挑战。为了解决这些问题，本文提出了一种检索增强的LLMs框架，包含指令调优的LLMs模块和检索增强模块。通过与传统模型及ChatGPT、LLaMA等LLMs进行基准测试，我们的方法在准确率和F1分数上实现了15%到48%的性能提升。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决金融情感分析中传统模型的局限性，尤其是参数规模和训练数据的不足，导致的泛化能力差和预测性能低下的问题。

核心思路：提出一种检索增强的LLMs框架，通过结合指令调优的LLMs模块和检索模块，确保模型能够有效预测情感标签，并从可靠的外部来源获取额外上下文信息。

技术框架：整体架构包括两个主要模块：指令调优的LLMs模块负责情感标签的预测，检索增强模块则从外部数据库中检索相关信息，以补充金融新闻的上下文。

关键创新：最重要的创新在于将检索机制与LLMs结合，解决了LLMs在金融情感分析中因上下文不足而导致的性能下降问题，这一设计与传统方法有本质区别。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数以优化情感标签的预测，同时在检索模块中设置了高效的查询机制，以确保从外部源获取的信息具有高相关性和可靠性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，提出的检索增强LLMs框架在准确率和F1分数上相较于传统模型和其他大型语言模型（如ChatGPT和LLaMA）实现了15%到48%的显著提升，展示了该方法在金融情感分析中的有效性。

🎯 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，能够帮助投资者更好地理解市场情绪，从而做出更为明智的投资选择，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Financial sentiment analysis is critical for valuation and investment decision-making. Traditional NLP models, however, are limited by their parameter size and the scope of their training datasets, which hampers their generalization capabilities and effectiveness in this field. Recently, Large Language Models (LLMs) pre-trained on extensive corpora have demonstrated superior performance across various NLP tasks due to their commendable zero-shot abilities. Yet, directly applying LLMs to financial sentiment analysis presents challenges: The discrepancy between the pre-training objective of LLMs and predicting the sentiment label can compromise their predictive performance. Furthermore, the succinct nature of financial news, often devoid of sufficient context, can significantly diminish the reliability of LLMs' sentiment analysis. To address these challenges, we introduce a retrieval-augmented LLMs framework for financial sentiment analysis. This framework includes an instruction-tuned LLMs module, which ensures LLMs behave as predictors of sentiment labels, and a retrieval-augmentation module which retrieves additional context from reliable external sources. Benchmarked against traditional models and LLMs like ChatGPT and LLaMA, our approach achieves 15\% to 48\% performance gain in accuracy and F1 score.