論文の概要: Next-Year Bankruptcy Prediction from Textual Data: Benchmark and Baselines

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.11334v1
• Date: Wed, 24 Aug 2022 07:11:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-25 13:04:42.117802
• Title: Next-Year Bankruptcy Prediction from Textual Data: Benchmark and Baselines
• Title（参考訳）: テキストデータによる次世代倒産予測:ベンチマークとベースライン
• Authors: Henri Arno, Klaas Mulier, Joke Baeck and Thomas Demeester
• Abstract要約: 倒産予測のモデルは、いくつかの現実世界のシナリオで有用である。 共通のベンチマークデータセットと評価戦略の欠如は、モデル間の客観的比較を妨げる。 本稿では、新しいデータセットと確立されたデータセットに基づいて、構造化されていないデータシナリオに対するそのようなベンチマークを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.944533132358439
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Models for bankruptcy prediction are useful in several real-world scenarios, and multiple research contributions have been devoted to the task, based on structured (numerical) as well as unstructured (textual) data. However, the lack of a common benchmark dataset and evaluation strategy impedes the objective comparison between models. This paper introduces such a benchmark for the unstructured data scenario, based on novel and established datasets, in order to stimulate further research into the task. We describe and evaluate several classical and neural baseline models, and discuss benefits and flaws of different strategies. In particular, we find that a lightweight bag-of-words model based on static in-domain word representations obtains surprisingly good results, especially when taking textual data from several years into account. These results are critically assessed, and discussed in light of particular aspects of the data and the task. All code to replicate the data and experimental results will be released.
• Abstract（参考訳）: 破産予測のモデルは、いくつかの現実世界のシナリオで有用であり、構造化された(数値的)データと非構造化された(テキスト的)データに基づいて、複数の研究貢献がなされている。 しかし、共通のベンチマークデータセットと評価戦略の欠如は、モデル間の客観的比較を妨げる。 本稿では,タスクのさらなる研究を促進するために,新しいデータセットと確立されたデータセットに基づく非構造化データシナリオのベンチマークを紹介する。 いくつかの古典的および神経的ベースラインモデルを記述し、評価し、異なる戦略の利点と欠陥について議論する。 特に、静的なドメイン内単語表現に基づく軽量なback-of-wordsモデルでは、特に数年のテキストデータを考慮した場合、驚くほど良い結果が得られる。 これらの結果は批判的に評価され、データとタスクの特定の側面に照らして議論される。 データと実験結果を複製するすべてのコードがリリースされる。

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