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finsentgpt：通用财务情感引擎？
情感分析已发展为理解和预测金融市场动态的有效工具。情感是一组集体的投资者信念，众所周知会影响资产定价和影响市场。因此，在古典金融模型中整合适当的情感量度已成为近年来的关键任务（Zhou，2018年）。一个主要问题是如何准确衡量情绪。传统上，财务分析主要依赖定量信息和经济指标来做出明智的投资决策，但由于大数据来源的发展和自然语言处理（NLP）的改善，情绪分析在金融行业变得越来越流行。我们的研究提出，生成的AI模型可能是一种改变游戏的发展，对情感分析产生深远的影响。潜在的生成AI模型使用深度学习来开发具有局限性的人类创造力和判断的材料（Guo等人，2023; Wiegreffe，Hessel，Swayamdipta，Riedl和Choi，2021）。金融中的生成AI模型可能是生产综合财务文件，市场场景和投资策略。这些模型有助于综合新的见解和观点，这些见解和观点通过从大型数据集中学习模式来补充定量研究。生成AI与情感分析的组合为调查微妙的新选择
自然危机期间情感分析的混合自然语言处理模型
摘要：本文介绍了一种新颖的自然语言处理（NLP）模型，作为一种原始的情感分析方法，重点是理解重大灾难或冲突期间的情绪反应。该模型是专门针对克罗地亚人创建的，是基于umigrams的，但可以与任何支持N-gram模型并扩展到多个单词序列的语言一起使用。提出的模型生成的情感分数与离散和维情感模型，可靠性指标以及使用情感数据集的单个单词分数相符，扩展了ENEW和NRC WordMotion Association Lexicon。情感分析模型结合了不同的方法，包括基于词典的机器学习和混合方法。预处理的过程包括翻译，诱饵和数据改进，使用自动翻译服务以及南斯拉夫语言的clarin知识中心（ClassLA）库，并特别强调了变节标记校正和代币化。在最近影响克罗地亚的三个主要自然危机上对提出的模型进行了实验评估。该研究的发现表明，在Covid-19大流行期间，情绪维度发生了显着转变，尤其是降低的价，唤醒和优势，这与两个月的恢复期相对应。此外，2020年克罗地亚地震引起了各种各样的负面离散情绪，包括愤怒，恐惧和悲伤，休养时期的时间比COVID-19。这项研究代表了情感分析的进步，尤其是在语言特定的环境中，并提供了对主要社会事件形成的情感景观的见解。
Nero-理论和应用科学系 - IS
用于网络入侵检测的异常检测方法学会在数据驱动的基础上识别与正常行为的偏差。但是，当这些方法涉及到不同的零日攻击时，目前的方法努力推断出分布样本的异常程度。受神经算法推理范式的成功启发，以利用基于规则的行为的概括，本文提出了一种深入学习策略，用于解决零日网络攻击检测和分类。此外，关注物联网（IoT）的特定情况（IoT），隐私保存要求可能意味着任何学习算法的培训数据制度低。为此，提出的框架使用基于公制的元学习来实现很少的学习能力。提出的管道称为Nero，因为它从NE URAL算法推理蓝图中导入编码程序架构架构，以收敛ZE RO-DAY攻击检测策略在受约束训练数据中。
数学、计算机科学和地球科学系
• 我们的每个学生都可以选择参加这个项目（无需正式报名） • 这个项目的参与者必须遵守额外的规则（强制性考试、高分......） • 如果在课程结束时您满足了这些额外的规则，SISSA 将授予您额外的文凭 • PFC 项目的参与者可以通过竞争性选拔获得一些奖学金（6 个奖学金通过书面和口头录取考试分配 - 一个奖学金保留给通过特殊在线程序的非欧盟学生）
2024 年 4 月商业和消费者调查结果显示欧盟和欧元区经济信心小幅下降，就业预期下降
在欧盟，ESI 的小幅下降反映了对工业和服务业的信心略有下降，而零售贸易、建筑和消费者信心则保持大致稳定。对于欧盟最大的经济体而言，法国的 ESI 显著恶化（-4.8），意大利的 ESI 稍有恶化（-1.3），而西班牙（+2.3）、德国（+1.5）和波兰（+1.5）的 ESI 则显著改善。荷兰的 ESI 保持大致稳定（+0.3）。工业信心下降（-0.7），因为管理者对当前整体订单水平的评估大幅恶化，而他们的生产预期和对成品库存的评估则保持大致稳定。在未进入信心指标的问题中，管理者对过去生产发展和出口订单的评估显著恶化。服务业信心也略有下降（-0.4），这是因为管理者对过去和预期需求的评估恶化，但对过去商业状况的评估有所改善，部分抵消了这一影响。消费者信心基本保持不变（+0.1），因为消费者对其家庭过去财务状况的看法有所改善，并且进行大宗购买的意愿有所增强，但对其国家总体经济状况的预期明显下降抵消了这一改善。消费者对家庭财务状况的预期基本保持不变。零售
Microsoft Word - 通函编号307-小学部会议.doc
1. 2024/2025 学年采用新教科书的建议 2. 期末考试和批改标准的定义 3. 中期考试结果的比较。会议结束时，针对议程做出的决议将记录在会议记录中。
欧盟和欧元区的经济信心回升......
在欧盟，ESI 的上升是由零售商、消费者以及服务业和行业经理（程度较小）信心增强所推动的，而建筑业信心保持稳定。在欧盟最大的经济体中，法国（+2.6）的 ESI 显著改善，意大利（+1.5）和德国（+0.9）的 ESI 改善程度较小。荷兰（-0.7）和西班牙（-0.4）的 ESI 恶化，波兰（+0.3）基本保持稳定。行业信心小幅改善（+0.3），自去年秋季以来基本保持平稳。虽然经理们的生产预期下降，但更少的经理认为成品库存过多/高于正常水平，这表明需求增加，他们对当前整体订单水平的评估也变得不那么悲观。在未进入信心指标的问题中，经理们对过去 3 个月生产变化和出口订单变化的评估有所改善。服务业信心也小幅上升（+0.4），因为管理者的需求预期有所回升，而他们对过去需求和过去商业状况的评估基本保持稳定。消费者信心继续复苏（+0.6），这要归功于消费者对家庭过去和预期财务状况的看法逐渐乐观，以及对本国总体经济状况的预期略有好转。消费者进行大宗采购的意愿保持稳定。零售贸易信心小幅反弹（+0.7），这得益于对过去商业状况的评估更加乐观，以及对库存充足性的看法有所改善。零售商的商业预期基本保持稳定。建筑业信心保持稳定（±0.0），因为建筑商的就业预期仅小幅好转，他们对订单水平的评估基本保持不变。建筑经理表示需求不足是限制建筑活动的一个因素，占比为 10%。
名人因素：通过时间序列的贝叶斯建模探索影响者对 COVID-19 疫苗情绪的影响。
在线社交网络使信息能够迅速传播到世界各地，在此类平台上表达的观点可能会影响人们的决定。在 COVID-19 大流行期间，许多有影响力的公众人物利用这些社交网络分享他们对为对抗病毒而开发的疫苗的看法。许多有影响力的人鼓励接种疫苗，也有相当多的人对疫苗的有效性表示怀疑和怀疑。这项研究模拟了 11 位有影响力的人的言论对 Twitter 上表达的 COVID-19 疫苗总体情绪的影响。情绪的衡量方法是收集大流行期间关于疫苗的一系列公开推文，并根据 VADER 词典为每条推文分配一个情绪分数。使用了几种模型来分析有影响力的人的言论的影响，包括线性、顺序和基于树的模型。结果是通过基于每个模型的反事实估计构建贝叶斯结构时间序列模型获得的。结果发现，分享鼓励接种疫苗信息的影响者通常会在接下来的 20 天内增加“支持接种疫苗”推文的数量。有影响力的人分享“反疫苗接种”信息有时会导致反疫苗推文数量减少，有时会导致在接下来的 20 天内数量增加。这项研究的结果为疫苗犹豫这一复杂问题以及有影响力的人对疫苗信息的影响提供了初步的了解，并为有关这一问题的公共卫生战略提供了参考。
使用ML
摘要 - 在线金融新闻的多种来源会影响市场的变动和交易者的决策。这强调了对准确的情感分析的必要性，除了拥有适当的算法交易技术之外，还需要做出更好的知情交易决策。标准词典的情感方法已经证明了他们在协助财务决策方面的权力。但是，众所周知，它们遭受与上下文灵敏度和单词顺序相关的问题。大型语言模型（LLM）也可以在这种情况下使用，但它们不是特定于金融的，并且倾向于需要大量的计算资源。为了促进特定于财务的LLM框架，我们介绍了一种基于Llama 2 7b基础模型的新方法，以便从其生成性质和综合语言操纵中受益。这是通过在一小部分监督财务情感分析数据上微调Llama2 7b模型来实现的，以共同处理金融词汇和环境的复杂性，并进一步为其提供基于神经网络的决策机制。这样的生成器分类器计划（称为Finllama）不仅受过培训，不仅是为了对情感造成分类，而且还量化了其实力，从而为交易者提供了对金融新闻文章的细微洞察力。补充这一点，通过洛拉（Lora）进行参数有效的微调实现，优化了可训练的参数，从而最大程度地降低了计算和内存需求，而无需牺牲准确性。索引术语 - 大语言模型，财务，情感分析，算法交易，参数有效的微调仿真结果证明了拟议中的Finllama提供了增强投资组合管理决策和增加市场收益的框架的能力。这些结果基于Finllama建造高回报投资组合的能力，即使在动荡的时期和不可预测的市场事件中，也表现出增强的弹性。