論文の概要: EDGAR-CORPUS: Billions of Tokens Make The World Go Round

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.14394v1
• Date: Wed, 29 Sep 2021 12:56:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-30 14:53:24.240024
• Title: EDGAR-CORPUS: Billions of Tokens Make The World Go Round
• Title（参考訳）: EDGAR-CORPUS:数十億ドルのトークンが世界初
• Authors: Lefteris Loukas, Manos Fergadiotis, Ion Androutsopoulos, Prodromos Malakasiotis
• Abstract要約: EDGAR-CORPUSは,25年以上にわたる米国すべての上場企業からの年次報告をまとめた,新たなコーパスである。 We use EDGAR-CORPUS to training and release EDGAR-W2V, which is WORD2VEC embeddeds for the financial domain。 我々はまた、将来の年次レポートのダウンロードと抽出を容易にするツールキットであるEDGAR-CRAWLERをオープンソース化した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.35575451993433
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We release EDGAR-CORPUS, a novel corpus comprising annual reports from all the publicly traded companies in the US spanning a period of more than 25 years. To the best of our knowledge, EDGAR-CORPUSis the largest financial NLP corpus available to date. All the reports are downloaded, split into their corresponding items (sections), and provided in a clean, easy-to-use JSON format. We use EDGAR-CORPUS to train and release EDGAR-W2V, which are WORD2VEC embeddings for the financial domain. We employ these embeddings in a battery of financial NLP tasks and showcase their superiority over generic GloVe embeddings and other existing financial word embeddings. We also open-source EDGAR-CRAWLER, a toolkit that facilitates downloading and extracting future annual reports.
• Abstract（参考訳）: EDGAR-CORPUSは,25年以上にわたる米国すべての上場企業からの年次報告をまとめた,新たなコーパスである。 我々の知る限り、EDGAR-CORPUSは、現在利用可能な最大の金融NLPコーパスである。 すべてのレポートはダウンロードされ、対応する項目(セクション)に分割され、クリーンで使いやすいJSON形式で提供される。 We use EDGAR-CORPUS to training and release EDGAR-W2V, which is WORD2VEC embeddeds for the financial domain。 これらの組込みを金融nlpタスクのバッテリに採用し,汎用グローブ組込みや既存のファイナンシャルワード組込みよりもその優位を示す。 我々はまた、将来の年次レポートのダウンロードと抽出を容易にするツールキットであるEDGAR-CRAWLERをオープンソース化した。

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