Buchumschlag

Fine-Tuning Gemma-7B for Enhanced Sentiment Analysis of Financial News Headlines

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Mo, Kangtong, Liu, Wenyan, Xu, Xuanzhen, Yu, Chang, Zou, Yuelin, Xia, Fangqing
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Computation and Language Artificial Intelligence
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

A Unified BERT-CNN-BiLSTM Framework for Simultaneous Headline Classification and Sentiment Analysis of Bangla News
von: Raquib, Mirza, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Fine-Tuning MedGemma for Clinical Captioning to Enhance Multimodal RAG over Malaysia CPGs
von: Zun, Lee Qi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

From Bytes to Borsch: Fine-Tuning Gemma and Mistral for the Ukrainian Language Representation
von: Kiulian, Artur, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Comparing LLMs for Sentiment Analysis in Financial Market News
von: Teles, Lucas Eduardo Pereira, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Fact-Preserved Personalized News Headline Generation
von: Yang, Zhao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Large Language Model Adaptation for Financial Sentiment Analysis
von: Inserte, Pau Rodriguez, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Dynamic Adaptive Optimization for Effective Sentiment Analysis Fine-Tuning on Large Language Models
von: Ding, Hongcheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Sentiment Classification of Gaza War Headlines: A Comparative Analysis of Large Language Models and Arabic Fine-Tuned BERT Models
von: Eleraqi, Amr, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Multilingual Fine-Grained News Headline Hallucination Detection
von: Shen, Jiaming, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Comparative Analysis of Instruction Fine-Tuning LLMs for Financial Text Classification
von: Fatemi, Sorouralsadat, et al.
Veröffentlicht: (2024)

CodeGemma: Open Code Models Based on Gemma
von: CodeGemma Team, et al.
Veröffentlicht: (2024)

LLMs for Targeted Sentiment in News Headlines: Exploring the Descriptive-Prescriptive Dilemma
von: Juroš, Jana, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Commonsense-Infused Language-Agnostic Learning Framework for Enhancing Prediction of Political Polarity in Multilingual News Headlines
von: Swati, Swati, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Pre-trained Large Language Models for Financial Sentiment Analysis
von: Luo, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Are Large Language Models Good In-context Learners for Financial Sentiment Analysis?
von: Wei, Xinyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

AlbNews: A Corpus of Headlines for Topic Modeling in Albanian
von: Çano, Erion, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Panoramic Interests: Stylistic-Content Aware Personalized Headline Generation
von: Lian, Junhong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Reasoning or Overthinking: Evaluating Large Language Models on Financial Sentiment Analysis
von: Vamvourellis, Dimitris, et al.
Veröffentlicht: (2025)

TranslateGemma Technical Report
von: Finkelstein, Mara, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Evaluating Financial Sentiment Analysis with Annotators Instruction Assisted Prompting: Enhancing Contextual Interpretation and Stock Prediction Accuracy
von: Rahman, A M Muntasir, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Towards Understanding Fine-Tuning Mechanisms of LLMs via Circuit Analysis
von: Wang, Xu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

LLM-Generated Negative News Headlines Dataset: Creation and Benchmarking Against Real Journalism
von: Babalola, Olusola, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Gemma 3 Technical Report
von: Gemma Team, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Improved Personalized Headline Generation via Denoising Fake Interests from Implicit Feedback
von: Liu, Kejin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Fine-tuning BERT with Bidirectional LSTM for Fine-grained Movie Reviews Sentiment Analysis
von: Nkhata, Gibson, et al.
Veröffentlicht: (2025)

From LLM to Conversational Agent: A Memory Enhanced Architecture with Fine-Tuning of Large Language Models
von: Liu, Na, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Empowering Smaller Models: Tuning LLaMA and Gemma with Chain-of-Thought for Ukrainian Exam Tasks
von: Syromiatnikov, Mykyta, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Modeling Unified Semantic Discourse Structure for High-quality Headline Generation
von: Xu, Minghui, et al.
Veröffentlicht: (2024)

How News Feels: Understanding Affective Bias in Multilingual Headlines for Human-Centered Media Design
von: Ameen, Mohd Ruhul, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Self-Adaptive Robust Motion Planning for High DoF Robot Manipulator using Deep MPC
von: Zhang, Ye, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Designing Heterogeneous LLM Agents for Financial Sentiment Analysis
von: Xing, Frank
Veröffentlicht: (2024)

EmbeddingGemma: Powerful and Lightweight Text Representations
von: Vera, Henrique Schechter, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Gemma Scope: Open Sparse Autoencoders Everywhere All At Once on Gemma 2
von: Lieberum, Tom, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Enhancing BERT Fine-Tuning for Sentiment Analysis in Lower-Resourced Languages
von: Kubík, Jozef, et al.
Veröffentlicht: (2025)

New Benchmark Dataset and Fine-Grained Cross-Modal Fusion Framework for Vietnamese Multimodal Aspect-Category Sentiment Analysis
von: Nguyen, Quy Hoang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

FCKT: Fine-Grained Cross-Task Knowledge Transfer with Semantic Contrastive Learning for Targeted Sentiment Analysis
von: Chen, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Enhancing Multimodal Large Language Models for Ancient Chinese Character Evolution Analysis via Glyph-Driven Fine-Tuning
von: Song, Rui, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Comparative Analysis of Pooling Mechanisms in LLMs: A Sentiment Analysis Perspective
von: Xing, Jinming, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Gemma: Open Models Based on Gemini Research and Technology
von: Gemma Team, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Dissecting Fine-Tuning Unlearning in Large Language Models
von: Hong, Yihuai, et al.
Veröffentlicht: (2024)