LLMを用いたタカハトセンチメント付与タスクの検証

中央銀行の要人発言にタカハトセンチメントを付与するタスクは,金融実務家にとって重要でありながら,商用利用可能なアノテーション付き学習データの提供はまだ行われていない.本研究では,プロンプトエンジニアリングを用いて,大規模言語モデル（LLM）を活用したセンチメント推定の精度向上を検証した.その結果,センチメント付与ガイドラインを含むプロンプトを用いることで,ファインチューニングされた小型モデルよりも高い精度を達成するケースが存在することが明らかになった.