論文の概要: Measuring Consistency in Text-based Financial Forecasting Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.08524v1
- Date: Mon, 15 May 2023 10:32:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-16 15:04:06.929936
- Title: Measuring Consistency in Text-based Financial Forecasting Models
- Title（参考訳）: テキスト型財務予測モデルにおける一貫性の測定
- Authors: Linyi Yang, Yingpeng Ma, Yue Zhang
- Abstract要約: FinTrustは財務文書の論理的一貫性を評価する評価ツールである。
金融予測のための最先端NLPモデルの整合性は乏しいことを示す。
意味保存による性能劣化の分析は,現在のテキストベースの手法が市場情報の堅牢な予測に適していないことを示唆している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.339586273664725
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Financial forecasting has been an important and active area of machine
learning research, as even the most modest advantage in predictive accuracy can
be parlayed into significant financial gains. Recent advances in natural
language processing (NLP) bring the opportunity to leverage textual data, such
as earnings reports of publicly traded companies, to predict the return rate
for an asset. However, when dealing with such a sensitive task, the consistency
of models -- their invariance under meaning-preserving alternations in input --
is a crucial property for building user trust. Despite this, current financial
forecasting methods do not consider consistency. To address this problem, we
propose FinTrust, an evaluation tool that assesses logical consistency in
financial text. Using FinTrust, we show that the consistency of
state-of-the-art NLP models for financial forecasting is poor. Our analysis of
the performance degradation caused by meaning-preserving alternations suggests
that current text-based methods are not suitable for robustly predicting market
information. All resources are available on GitHub.
- Abstract（参考訳）: 金融予測は機械学習研究の重要かつ活発な領域であり、予測精度の最も控えめな優位性でさえも、大きな財政的利益に該当する可能性がある。
自然言語処理(NLP)の最近の進歩は、公開企業からの決算報告などのテキストデータを活用して資産の返却率を予測する機会をもたらす。
しかし、そのようなセンシティブなタスクを扱う場合、モデルの一貫性 -- 入力における意味保存的な交替の下での不変性 -- は、ユーザの信頼を構築する上で重要な特性である。
しかし、現在の財務予測手法では一貫性は考慮されていない。
この問題に対処するため,ファイナンシャルテキストにおける論理的一貫性を評価する評価ツールFinTrustを提案する。
FinTrustを用いて、金融予測のための最先端NLPモデルの一貫性が低いことを示す。
意味保存による性能劣化の分析は,現在のテキストベースの手法が市場情報の堅牢な予測に適していないことを示唆している。
すべてのリソースはgithubから入手できる。
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