論文の概要: Scalable and Weakly Supervised Bank Transaction Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.18430v2
• Date: Sat, 10 Jun 2023 04:39:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-13 23:45:17.012016
• Title: Scalable and Weakly Supervised Bank Transaction Classification
• Title（参考訳）: スケーラブルで弱められた銀行取引分類
• Authors: Liam Toran, Cory Van Der Walt, Alan Sammarone, Alex Keller (Flowcast.ai)
• Abstract要約: 本稿では,弱い監督,自然言語処理,深層ニューラルネットワークトレーニングを用いて,銀行取引を分類することを目的とする。 データ前処理、トランザクションテキストの埋め込み、アンカー化、ラベル生成、識別ニューラルネットワークトレーニングを含む、効果的でスケーラブルなエンドツーエンドデータパイプラインを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper aims to categorize bank transactions using weak supervision, natural language processing, and deep neural network techniques. Our approach minimizes the reliance on expensive and difficult-to-obtain manual annotations by leveraging heuristics and domain knowledge to train accurate transaction classifiers. We present an effective and scalable end-to-end data pipeline, including data preprocessing, transaction text embedding, anchoring, label generation, discriminative neural network training, and an overview of the system architecture. We demonstrate the effectiveness of our method by showing it outperforms existing market-leading solutions, achieves accurate categorization, and can be quickly extended to novel and composite use cases. This can in turn unlock many financial applications such as financial health reporting and credit risk assessment.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,弱い監督,自然言語処理,ディープニューラルネットワーク技術を用いて,銀行取引を分類することを目的とする。 我々の手法は、ヒューリスティックスとドメイン知識を活用して正確なトランザクション分類器を訓練することで、高価で入手が難しい手動アノテーションへの依存を最小限に抑える。 本稿では,データプリプロセッシング,トランザクションテキスト埋め込み,アンカー,ラベル生成,識別型ニューラルネットワークトレーニング,システムアーキテクチャの概要など,効果的でスケーラブルなエンドツーエンドデータパイプラインを提案する。 本手法は,既存の市場主導型ソリューションよりも優れており,正確な分類が可能であり,新規および複合的なユースケースに素早く拡張できることを示す。 これにより、金融健康報告や信用リスク評価など、多くの金融応用を解き放つことができる。

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