Text Sentiment Recognition for Economic and Financial Application

Abstract

The article is devoted to the use of text sentiment recognition technology in economic and financial texts, extraction and study of the influence of consumer emotions on the market using deep learning methods, which can contribute to rational policy formulation by national regulatory authorities, which can maintain market stability and contribute to its effective growth. Special attention is paid to the problem of identification of emotions arising in various social contexts (China, Russia, Belarus).

Статья посвящена использованию технологии распознавания текстовых настроений в экономических и финансовых текстах, извлечению и изучению влияния эмоций потребителей на рынок с помощью методов глубокого обучения, что может поспособствовать рациональному формированию политики национальными регулирующими органами, поддержать стабильность рынка и поспособствовать его эффективному росту. Особое внимание уделяется проблеме идентификации эмоций, возникающих в различных социальных контекстах (Китай, Россия, Беларусь).