Fugu-MT 論文翻訳(概要): Forecasting Cryptocurrency Returns from Sentiment Signals: An Analysis of BERT Classifiers and Weak Supervision

論文の概要: Forecasting Cryptocurrency Returns from Sentiment Signals: An Analysis of BERT Classifiers and Weak Supervision

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.05781v3
Date: Sun, 19 Mar 2023 21:32:59 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-24 04:45:30.230877
Title: Forecasting Cryptocurrency Returns from Sentiment Signals: An Analysis of BERT Classifiers and Weak Supervision
Title（参考訳）: 感性信号からの暗号復号予測:BERT分類器と弱スーパービジョンの解析
Authors: Duygu Ider, Stefan Lessmann
Abstract要約: 我々は、テキストデータがラベル付けされていない問題に対処するための、最近提案されたNLPアプローチである弱い学習を導入する。弱いラベルを用いた微調整は、テキストベースの特徴の予測値を高め、暗号通貨のリターンを予測する文脈で予測精度を高めることを確認した。より根本的には、我々が提示するモデリングパラダイム、弱いラベル付けドメイン固有テキスト、微調整済みNLPモデルは、(金融)予測において普遍的に適用可能である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.624726878647541
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Anticipating price developments in financial markets is a topic of continued interest in forecasting. Funneled by advancements in deep learning and natural language processing (NLP) together with the availability of vast amounts of textual data in form of news articles, social media postings, etc., an increasing number of studies incorporate text-based predictors in forecasting models. We contribute to this literature by introducing weak learning, a recently proposed NLP approach to address the problem that text data is unlabeled. Without a dependent variable, it is not possible to finetune pretrained NLP models on a custom corpus. We confirm that finetuning using weak labels enhances the predictive value of text-based features and raises forecast accuracy in the context of predicting cryptocurrency returns. More fundamentally, the modeling paradigm we present, weak labeling domain-specific text and finetuning pretrained NLP models, is universally applicable in (financial) forecasting and unlocks new ways to leverage text data.
Abstract（参考訳）: 金融市場の物価上昇を予想することは、予測に対する継続的な関心のトピックである。深層学習と自然言語処理(NLP)の進歩と、ニュース記事やソーシャルメディア投稿などの形で大量のテキストデータの提供により、予測モデルにテキストベースの予測器を組み込んだ研究が増えている。本稿では,テキストデータのラベルが付かない問題に対処するために最近提案されたnlpアプローチであるweak learningを導入することで,この文献に寄与する。依存変数がなければ、トレーニング済みのnlpモデルをカスタムコーパスで微調整することはできない。弱いラベルを用いた微調整は、テキストベースの特徴の予測値を高め、暗号通貨のリターンを予測する文脈で予測精度を高めることを確認した。より根本的には、我々が提示するモデリングパラダイムは、ドメイン固有のテキストを弱ラベルし、事前訓練されたNLPモデルを微調整することで、(金融)予測に普遍的に適用でき、テキストデータを活用する新しい方法を解き放つ。

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