論文の概要: NLP-based Decision Support System for Examination of Eligibility Criteria from Securities Prospectuses at the German Central Bank

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.04562v1
• Date: Thu, 9 Feb 2023 11:00:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-10 16:01:33.825188
• Title: NLP-based Decision Support System for Examination of Eligibility Criteria from Securities Prospectuses at the German Central Bank
• Title（参考訳）: ドイツ中央銀行の証券投機による適格基準の検討のためのnlpに基づく意思決定支援システム
• Authors: Christian H\"anig, Markus Schl\"osser, Serhii Hamotskyi, Gent Zambaku, Janek Blankenburg
• Abstract要約: ドイツ中央銀行(中央銀行)はPDF形式でスキャンされた数百の先入観を受信し、その適性を決定するために手作業で処理する必要がある。 この退屈で時間を要するプロセスは、現代的なNLPモデルアーキテクチャを利用することで(半自動で)実現できることがわかりました。 提案する意思決定支援システムは、人間の理解可能な説明を伴う文書レベルの適格基準を決定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As part of its digitization initiative, the German Central Bank (Deutsche Bundesbank) wants to examine the extent to which natural Language Processing (NLP) can be used to make independent decisions upon the eligibility criteria of securities prospectuses. Every month, the Directorate General Markets at the German Central Bank receives hundreds of scanned prospectuses in PDF format, which must be manually processed to decide upon their eligibility. We found that this tedious and time-consuming process can be (semi-)automated by employing modern NLP model architectures, which learn the linguistic feature representation in text to identify the present eligible and ineligible criteria. The proposed Decision Support System provides decisions of document-level eligibility criteria accompanied by human-understandable explanations of the decisions. The aim of this project is to model the described use case and to evaluate the extent to which current research results from the field of NLP can be applied to this problem. After creating a heterogeneous domain-specific dataset containing annotations of eligible and non-eligible mentions of relevant criteria, we were able to successfully build, train and deploy a semi-automatic decider model. This model is based on transformer-based language models and decision trees, which integrate the established rule-based parts of the decision processes. Results suggest that it is possible to efficiently model the problem and automate decision making to more than 90% for many of the considered eligibility criteria.
• Abstract（参考訳）: ドイツ連邦銀行(独:deutsche bundesbank)は、デジタル化イニシアチブの一環として、自然言語処理(nlp)が有価証券の審査の適格性基準に基づいて独立的に決定できる範囲について検討したいと考えている。 毎月、ドイツ中央銀行の一般市場総局は、pdfフォーマットでスキャンされた数百の見通しを受け取り、その適格性を決定するために手作業で処理しなければならない。 この退屈で時間のかかるプロセスは、現代のNLPモデルアーキテクチャを用いて、テキストで言語的特徴表現を学習して、現在適格で不可解な基準を識別することで、(半)自動化できることがわかった。 提案する意思決定支援システムは,人間に理解可能な意思決定説明を伴う文書レベルの適格基準の決定を提供する。 本研究の目的は,提案するユースケースをモデル化し,NLP分野の現在の研究成果をどの程度適用できるかを評価することである。 不均一なドメイン固有のデータセットに、関連する基準の許容範囲と非許容範囲のアノテーションが含まれた後、セミオートマチックな決定モデルの構築、トレーニング、デプロイに成功した。 このモデルはトランスフォーマーベースの言語モデルと決定木に基づいており、決定プロセスの確立されたルールベースの部分を統合する。 以上の結果から, 課題を効率的にモデル化し, 意思決定を90%以上に自動化することが可能であることが示唆された。

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