論文の概要: Contextualizing Emerging Trends in Financial News Articles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.11318v1
• Date: Fri, 20 Jan 2023 12:56:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-29 13:13:39.602992
• Title: Contextualizing Emerging Trends in Financial News Articles
• Title（参考訳）: 金融ニュース記事における新興トレンドの文脈化
• Authors: Nhu Khoa Nguyen, Thierry Delahaut, Emanuela Boros, Antoine Doucet and Ga\"el Lejeune
• Abstract要約: 新型コロナウイルス(COVID-19)パンデミックの開始前後に収集された、Microsoftに関する金融ニュース記事の新興トレンド検出に焦点を当てる。 データセットをアクセス可能にし、キーワードのペア間の類似性のダイナミクスを探索するための強力なベースラインを提案する。 我々は、このパンデミックがMicrosoftに与える影響について、金の標準(Google Trends)と、注目すべき実世界のシナリオについて評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9483477138814287
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Identifying and exploring emerging trends in the news is becoming more essential than ever with many changes occurring worldwide due to the global health crises. However, most of the recent research has focused mainly on detecting trends in social media, thus, benefiting from social features (e.g. likes and retweets on Twitter) which helped the task as they can be used to measure the engagement and diffusion rate of content. Yet, formal text data, unlike short social media posts, comes with a longer, less restricted writing format, and thus, more challenging. In this paper, we focus our study on emerging trends detection in financial news articles about Microsoft, collected before and during the start of the COVID-19 pandemic (July 2019 to July 2020). We make the dataset accessible and propose a strong baseline (Contextual Leap2Trend) for exploring the dynamics of similarities between pairs of keywords based on topic modelling and term frequency. Finally, we evaluate against a gold standard (Google Trends) and present noteworthy real-world scenarios regarding the influence of the pandemic on Microsoft.
• Abstract（参考訳）: 世界的健康危機により、世界中で多くの変化が起きている中で、ニュースの新興トレンドを特定し、探究することが、これまで以上に重要になっている。 しかし、最近の研究の大部分はソーシャルメディアのトレンドの検出に重点を置いており、コンテンツのエンゲージメントと拡散率を測定するのに使える社会的特徴(例えば、Twitter上でのリツイート)の恩恵を受けている。 しかし、短いソーシャルメディアの投稿とは異なり、形式的なテキストデータには、より長く、制限の少ない書き込み形式があり、それゆえより難しい。 本稿では、新型コロナウイルス(covid-19)パンデミック(2019年7月～2020年7月)の開始前後に収集されたmicrosoftに関する金融ニュース記事における、新たなトレンド検出に関する研究に焦点を当てる。 このデータセットをアクセス可能とし、トピックモデリングと項頻度に基づくキーワードのペア間の類似性のダイナミクスを探索するための強力なベースライン(Contextual Leap2Trend)を提案する。 最後に、私たちは、Microsoftに対するパンデミックの影響について、ゴールドスタンダード(Google Trends)と、注目すべき実世界のシナリオを評価します。

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