Fugu-MT 論文翻訳(概要): FinBERT: A Pretrained Language Model for Financial Communications

論文の概要: FinBERT: A Pretrained Language Model for Financial Communications

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.08097v2
Date: Thu, 9 Jul 2020 02:50:04 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-21 04:18:14.790289
Title: FinBERT: A Pretrained Language Model for Financial Communications
Title（参考訳）: FinBERT:金融コミュニケーションのための事前訓練言語モデル
Authors: Yi Yang, Mark Christopher Siy UY, Allen Huang
Abstract要約: 事前訓練された金融特化言語モデルはありません。我々は、金融分野固有のBERTモデルであるFinBERTを、大規模な金融通信コーパスを用いて事前訓練することで、ニーズに対処する。 3つの財務感情分類タスクの実験は、一般的なドメインBERTモデルよりもFinBERTの利点を裏付ける。
参考スコア（独自算出の注目度）: 25.900063840368347
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Contextual pretrained language models, such as BERT (Devlin et al., 2019), have made significant breakthrough in various NLP tasks by training on large scale of unlabeled text re-sources.Financial sector also accumulates large amount of financial communication text.However, there is no pretrained finance specific language models available. In this work,we address the need by pretraining a financial domain specific BERT models, FinBERT, using a large scale of financial communication corpora. Experiments on three financial sentiment classification tasks confirm the advantage of FinBERT over generic domain BERT model. The code and pretrained models are available at https://github.com/yya518/FinBERT. We hope this will be useful for practitioners and researchers working on financial NLP tasks.
Abstract（参考訳）: BERT(Devlin et al., 2019)のような事前訓練済み言語モデルは、大規模にラベル付けされていないテキストのリソースをトレーニングすることで、様々なNLPタスクにおいて大きなブレークスルーを遂げている。本研究では,金融分野固有のBERTモデルであるFinBERTを,大規模な金融通信コーパスを用いて事前訓練することの必要性に対処する。 3つの財務感情分類タスクの実験は、一般的なドメインBERTモデルよりもFinBERTの利点を裏付ける。コードと事前訓練されたモデルはhttps://github.com/yya518/FinBERT.comで入手できる。金融NLPタスクに取り組む実践者や研究者にとって、これが役に立つことを願っています。

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