論文の概要: Characterizing Financial Market Coverage using Artificial Intelligence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.03694v1
- Date: Tue, 7 Feb 2023 16:03:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-09 18:17:10.790168
- Title: Characterizing Financial Market Coverage using Artificial Intelligence
- Title（参考訳）: 人工知能を用いた金融市場被覆の特徴付け
- Authors: Jean Marie Tshimula, D'Jeff K. Nkashama, Patrick Owusu, Marc Frappier,
Pierre-Martin Tardif, Froduald Kabanza, Armelle Brun, Jean-Marc Patenaude,
Shengrui Wang, Belkacem Chikhaoui
- Abstract要約: 我々は、OpenAIの音声テキストモデルであるWhisperを利用して、BloombergとYahoo Financeの市場カバレッジビデオのテキストコーパスを作成します。
我々は、自然言語処理を用いて、市場カバレッジから言語使用に関する洞察を抽出する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3950117196277059
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper scrutinizes a database of over 4900 YouTube videos to characterize
financial market coverage. Financial market coverage generates a large number
of videos. Therefore, watching these videos to derive actionable insights could
be challenging and complex. In this paper, we leverage Whisper, a
speech-to-text model from OpenAI, to generate a text corpus of market coverage
videos from Bloomberg and Yahoo Finance. We employ natural language processing
to extract insights regarding language use from the market coverage. Moreover,
we examine the prominent presence of trending topics and their evolution over
time, and the impacts that some individuals and organizations have on the
financial market. Our characterization highlights the dynamics of the financial
market coverage and provides valuable insights reflecting broad discussions
regarding recent financial events and the world economy.
- Abstract（参考訳）: 本稿は4900本以上のyoutubeビデオのデータベースを精査し、金融市場を特徴付ける。
金融市場は大量のビデオを生み出している。
したがって、これらのビデオを見て行動可能な洞察を導き出すのは困難で複雑だ。
本稿では,OpenAIの音声テキストモデルであるWhisperを利用して,Bloomberg と Yahoo Finance による市場報道ビデオのテキストコーパスを生成する。
我々は自然言語処理を用いて、市場カバレッジから言語使用に関する洞察を抽出する。
さらに、トレンドトピックの顕著な存在と、時間とともにその進化と、一部の個人や組織が金融市場に与える影響について検討する。
金融市場の状況や最近の金融イベントや世界経済に関する幅広い議論を反映した貴重な洞察を提供する。
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