論文の概要: FedNLP: An interpretable NLP System to Decode Federal Reserve Communications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.06247v1
• Date: Fri, 11 Jun 2021 08:58:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-14 14:35:15.174933
• Title: FedNLP: An interpretable NLP System to Decode Federal Reserve Communications
• Title（参考訳）: FedNLP:連邦準備制度通信をデコードするための解釈可能なNLPシステム
• Authors: Jean Lee, Hoyoul Luis Youn, Nicholas Stevens, Josiah Poon, Soyeon Caren Han
• Abstract要約: 我々は連邦準備制度の通信を復号化するための解釈可能な多成分自然言語処理システムであるFedNLPを提案する。 このシステムは、NLP技術がNOコーディングによるFRBのコミュニケーションの全体的理解にどのように役立つかをエンドユーザが調査するために設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1630338538211475
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Federal Reserve System (the Fed) plays a significant role in affecting monetary policy and financial conditions worldwide. Although it is important to analyse the Fed's communications to extract useful information, it is generally long-form and complex due to the ambiguous and esoteric nature of content. In this paper, we present FedNLP, an interpretable multi-component Natural Language Processing system to decode Federal Reserve communications. This system is designed for end-users to explore how NLP techniques can assist their holistic understanding of the Fed's communications with NO coding. Behind the scenes, FedNLP uses multiple NLP models from traditional machine learning algorithms to deep neural network architectures in each downstream task. The demonstration shows multiple results at once including sentiment analysis, summary of the document, prediction of the Federal Funds Rate movement and visualization for interpreting the prediction model's result.
• Abstract（参考訳）: 連邦準備制度(frb)は、世界中の金融政策や金融状況に影響を与える重要な役割を担っている。 fedのコミュニケーションを分析して有用な情報を抽出することは重要であるが、内容の曖昧で難解な性質のため、一般的には長く複雑である。 本稿では,federal reserve communicationsをデコードするための解釈可能な多成分自然言語処理システムfednlpを提案する。 このシステムは、NLP技術がNOコーディングによるFRBのコミュニケーションの全体的理解にどのように役立つかをエンドユーザが調査するために設計されている。 裏側では、FedNLPは従来の機械学習アルゴリズムから下流の各タスクにおけるディープニューラルネットワークアーキテクチャまで、複数のNLPモデルを使用している。 実演では,感情分析,文書の要約,連邦資金利率運動の予測,予測モデルの解釈のための可視化など,複数の結果を一度に示す。

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