Fugu-MT 論文翻訳(概要): Analyzing FOMC Minutes: Accuracy and Constraints of Language Models

論文の概要: Analyzing FOMC Minutes: Accuracy and Constraints of Language Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.10164v2
Date: Mon, 19 Feb 2024 15:24:39 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-21 06:56:12.582602
Title: Analyzing FOMC Minutes: Accuracy and Constraints of Language Models
Title（参考訳）: FOMC分数の解析:言語モデルの正確性と制約
Authors: Wonseong Kim, Jan Frederic Sp\"orer, Siegfried Handschuh
Abstract要約: この研究は、連邦公開市場委員会(FOMC)が、彼らの文章で感情を表現しないように注意していることを明らかにしている。この分析には、VADERやFinBERTといった高度な言語モデリング技術と、GPT-4を用いた試行試験が使用されている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.647569337929869
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: This research article analyzes the language used in the official statements released by the Federal Open Market Committee (FOMC) after its scheduled meetings to gain insights into the impact of FOMC official statements on financial markets and economic forecasting. The study reveals that the FOMC is careful to avoid expressing emotion in their sentences and follows a set of templates to cover economic situations. The analysis employs advanced language modeling techniques such as VADER and FinBERT, and a trial test with GPT-4. The results show that FinBERT outperforms other techniques in predicting negative sentiment accurately. However, the study also highlights the challenges and limitations of using current NLP techniques to analyze FOMC texts and suggests the potential for enhancing language models and exploring alternative approaches.
Abstract（参考訳）: 本論文は、FOMCの公式声明が金融市場および経済予測に与える影響についての洞察を得るために、連邦公開市場委員会(FOMC)が予定した会合後に公表した公式声明で使用される言語を分析する。この研究は、FOMCが文章で感情を表現しないように注意し、経済状況をカバーする一連のテンプレートに従うことを明らかにした。この分析には、VADERやFinBERTといった高度な言語モデリング技術と、GPT-4を用いた試行試験が使用されている。その結果、FinBERTはネガティブ感情を正確に予測する他の手法よりも優れていた。しかし、本研究は、現在のnlp技術を用いたfomcテキストの分析の課題と限界を強調し、言語モデルの強化と代替アプローチの探求の可能性を示唆している。

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