Fugu-MT 論文翻訳(概要): FiNCAT: Financial Numeral Claim Analysis Tool

論文の概要: FiNCAT: Financial Numeral Claim Analysis Tool

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.00631v1
Date: Wed, 26 Jan 2022 11:53:34 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-02-06 08:34:29.668897
Title: FiNCAT: Financial Numeral Claim Analysis Tool
Title（参考訳）: FiNCAT:財務数値クレーム分析ツール
Authors: Sohom Ghosh, Sudip Kumar Naskar
Abstract要約: 投資家は不当な数字と不当な数字を区別する必要がある。本稿では,自動で行うツールを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7208515071018781
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: While making investment decisions by reading financial documents, investors need to differentiate between in-claim and outof-claim numerals. In this paper, we present a tool which does it automatically. It extracts context embeddings of the numerals using one of the transformer based pre-trained language model called BERT. After this, it uses a Logistic Regression based model to detect whether the numerals is in-claim or out-of-claim. We use FinNum-3 (English) dataset to train our model. After conducting rigorous experiments we achieve a Macro F1 score of 0.8223 on the validation set. We have open-sourced this tool and it can be accessed from https://github.com/sohomghosh/FiNCAT_Financial_Numeral_Claim_Analysis_Tool
Abstract（参考訳）: 金融文書を読むことで投資決定を行う一方で、投資家は定員と定員を区別する必要がある。本稿では,自動で行うツールを提案する。 BERTと呼ばれるトランスフォーマーベースの事前学習言語モデルを用いて、数値のコンテキスト埋め込みを抽出する。その後は、ロジスティック回帰ベースのモデルを使用して、数値が既定かどうかを検知する。 FinNum-3(英語)データセットを使ってモデルをトレーニングしています。厳密な実験を行った後、検証セット上のマクロ F1 スコア 0.8223 を得る。 https://github.com/sohomghosh/FiNCAT_Financial_Numeral_Claim_Analysis_Toolからアクセスできます。

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