АНАЛИЗ ТОНАЛЬНОСТИ НОВОСТЕЙ О КРИПТОВАЛЮТЕ ПРИ ПОМОЩИ МОДЕЛИ BERT

Прогнозирование криптовалюты нетривиальная задача, её временной ряд чрезвычайно нелинеен и не поддаётся стандартным методам прогнозирования наподобие классических статистических методов. Методы машинного и глубокого обучения тоже не показывают высоких результатов, так как не могут учесть высокую сложность ряда (фрактальная размерность: 1.5 – 1.6). Огромное влияние оказывает настроение криптотрейдеров, и новости, которые они читают и пишут. Анализ тональности новостей и определение настроения рынка в данный момент должно стать качественным признаком, который повысит точность прогнозирования. В этой статье будет рассмотрен подход с применением предобученной модели BERT для анализа тональности новостей твиттера, которая показывает наилучшие результаты в сфере NLP.