大语言模型驱动的期货市场新闻多主题和多层次情感分析框架

摘要

针对期货市场新闻复杂情感信号系统性深入挖掘问题，提出了一种大语言模型驱动的期货市场新闻多主题和多层次情感分析框架.该框架通过“整体-主题-方面/事件”的层次化策略构建了覆盖多维度市场要素的主题体系，实现了主题情感的精准判别；通过引入方面观点情感三元组抽取和事件情感分析技术，识别了关键市场要素和突发事件的情感影响；采用低秩微调技术实现了本地化大语言模型的高效领域适配，验证了大语言模型在金融文本分析中的适用性.试验结果表明，该框架在多个情感分析任务上均表现良好，能够有效区分不同主题的情感倾向，并深入挖掘新闻文本中的复杂情感信号.通过本研究，可为期货市场新闻深度情感分析提供系统性解决方案，为研究新闻情感对期货市场影响的量化分析提供可靠技术支持.

关键词

人工智能 / 金融市场 / 大语言模型 / 期货市场 / 情感分析