論文の概要: A Comprehensive Review on Summarizing Financial News Using Deep Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.10118v1
- Date: Tue, 21 Sep 2021 12:00:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-22 14:23:59.090100
- Title: A Comprehensive Review on Summarizing Financial News Using Deep Learning
- Title（参考訳）: 深層学習による金融ニュース要約の包括的レビュー
- Authors: Saurabh Kamal and Sahil Sharma
- Abstract要約: 自然言語処理技術は通常、そのような大量のデータを扱うために使われ、そこから貴重な情報を得るのに使用される。
本研究では,BoW,TF-IDF,Word2Vec,BERT,GloVe,FastTextなどの埋め込み技術を用いて,RNNやLSTMなどのディープラーニングモデルに入力する。
ディープリーミングは、望まれる結果を得るか、最先端技術よりも高い精度を達成するために適用されることが期待された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.401473551081747
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Investors make investment decisions depending on several factors such as
fundamental analysis, technical analysis, and quantitative analysis. Another
factor on which investors can make investment decisions is through sentiment
analysis of news headlines, the sole purpose of this study. Natural Language
Processing techniques are typically used to deal with such a large amount of
data and get valuable information out of it. NLP algorithms convert raw text
into numerical representations that machines can easily understand and
interpret. This conversion can be done using various embedding techniques. In
this research, embedding techniques used are BoW, TF-IDF, Word2Vec, BERT,
GloVe, and FastText, and then fed to deep learning models such as RNN and LSTM.
This work aims to evaluate these model's performance to choose the robust model
in identifying the significant factors influencing the prediction. During this
research, it was expected that Deep Leaming would be applied to get the desired
results or achieve better accuracy than the state-of-the-art. The models are
compared to check their outputs to know which one has performed better.
- Abstract（参考訳）: 投資家は、基礎分析、技術分析、定量的分析など、いくつかの要因に応じて投資決定を行う。
投資家が投資決定を行うもう1つの要因は、この研究の唯一の目的であるニュース見出しの感情分析である。
自然言語処理技術は通常、そのような大量のデータを扱うために使われ、そこから貴重な情報を得る。
nlpアルゴリズムは原文を機械が容易に理解し解釈できる数値表現に変換する。
この変換は様々な埋め込み技術を用いて行うことができる。
本研究では,BoW,TF-IDF,Word2Vec,BERT,GloVe,FastTextなどの埋め込み技術を用いて,RNNやLSTMなどのディープラーニングモデルに入力する。
本研究の目的は、これらのモデルの性能を評価し、予測に影響を及ぼす重要な要因を特定するための堅牢なモデルを選択することである。
この研究の間には、望ましい結果を得るためにディープリーーミングが適用され、最先端技術よりも精度が向上することが期待された。
モデルを比較してアウトプットをチェックし、どちらがうまくいったかを確認する。
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