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Conference papers

FinSentiA: Sentiment Analysis in English Financial Microblogs

Résumé : 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.
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https://hal.univ-rennes2.fr/hal-02280169
Contributor : Laurence Leroux <>
Submitted on : Friday, September 6, 2019 - 10:12:44 AM
Last modification on : Monday, January 20, 2020 - 3:24:05 PM
Document(s) archivé(s) le : Thursday, February 6, 2020 - 12:46:30 PM

File

Pages de Actes_TALN2018_vol1.p...
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Identifiers

  • HAL Id : hal-02280169, version 1

Citation

Thomas Gaillat, Annanda Sousa, Manel Zarrouk, Brian Davis. FinSentiA: Sentiment Analysis in English Financial Microblogs. Conférence CORIA TALN 2018, Inria Rennes Bretagne-Atlantique; IRISA, May 2018, Rennes, France. ⟨hal-02280169⟩

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