Fugu-MT 論文翻訳(概要): Fact Check: Analyzing Financial Events from Multilingual News Sources

論文の概要: Fact Check: Analyzing Financial Events from Multilingual News Sources

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.15221v1
Date: Tue, 29 Jun 2021 10:05:47 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-07-01 02:35:55.332808
Title: Fact Check: Analyzing Financial Events from Multilingual News Sources
Title（参考訳）: Fact Check:多言語ニュースソースからの財務事象の分析
Authors: Yang Linyi, Ng Tin Lok James, Smyth Barry, Dong Ruihai
Abstract要約: ディープラーニングモデルを用いたWebベースのニュースアグリゲータであるFactCheck in Financeを提案する。トランスフォーマーベースのファクトチェッカーを用いてニュース記事の信頼性を調べるためのWebインターフェースを提供する。ファクトチェッカーの性能は、合併・買収(M&A)イベントに関連するデータセットを用いて評価する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The explosion in the sheer magnitude and complexity of financial news data in recent years makes it increasingly challenging for investment analysts to extract valuable insights and perform analysis. We propose FactCheck in finance, a web-based news aggregator with deep learning models, to provide analysts with a holistic view of important financial events from multilingual news sources and extract events using an unsupervised clustering method. A web interface is provided to examine the credibility of news articles using a transformer-based fact-checker. The performance of the fact checker is evaluated using a dataset related to merger and acquisition (M\&A) events and is shown to outperform several strong baselines.
Abstract（参考訳）: 近年の金融ニュースデータの爆発的増加と複雑化により、投資アナリストが貴重な洞察を抽出し分析を行うことがますます困難になっている。深層学習モデルを用いたWebベースのニュースアグリゲータであるFactCheck in Financeを提案し、多言語ニュースソースから重要な金融イベントの全体像をアナリストに提供し、教師なしクラスタリング手法を用いてイベントを抽出する。トランスフォーマーベースのファクトチェッカーを用いてニュース記事の信頼性を調べるためのウェブインターフェースを提供する。ファクトチェッカーの性能は、合併・買収(M\&A)イベントに関するデータセットを用いて評価され、いくつかの強いベースラインを上回ります。

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