論文の概要: Question-focused Summarization by Decomposing Articles into Facts and
Opinions and Retrieving Entities
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.04880v1
- Date: Sat, 7 Oct 2023 17:37:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-12 14:47:44.102438
- Title: Question-focused Summarization by Decomposing Articles into Facts and
Opinions and Retrieving Entities
- Title(参考訳): 記事の事実と意見と検索エンティティへの分解による質問中心の要約
- Authors: Krutika Sarode, Shashidhar Reddy Javaji, Vishal Kalakonnavar
- Abstract要約: 本研究は,自然言語処理技術を用いて株価変動を予測することに焦点を当てる。
提案手法は,ニュース記事から有能な事実や出来事を識別することを含む。
この研究は、ウィキペディアのデータとエコノミストの記事の分析を通じて、企業とエンティティの関係を確立することを目的としている。
- 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 research focuses on utilizing natural language processing techniques to
predict stock price fluctuations, with a specific interest in early detection
of economic, political, social, and technological changes that can be leveraged
for capturing market opportunities. The proposed approach includes the
identification of salient facts and events from news articles, then use these
facts to form tuples with entities which can be used to get summaries of market
changes for particular entity and then finally combining all the summaries to
form a final abstract summary of the whole article. The research aims to
establish relationships between companies and entities through the analysis of
Wikipedia data and articles from the Economist. Large Language Model GPT 3.5 is
used for getting the summaries and also forming the final summary. The ultimate
goal of this research is to develop a comprehensive system that can provide
financial analysts and investors with more informed decision-making tools by
enabling early detection of market trends and events.
- Abstract(参考訳): 本研究は, 市場機会の獲得に活用可能な, 経済的, 政治的, 社会的, 技術的変化の早期発見に特に関心を持つ, 株価変動の予測に自然言語処理技術を活用することに焦点を当てる。
提案手法は、ニュース記事から健全な事実や出来事を識別し、これらの事実を用いて、特定のエンティティの市場変化の要約を取得し、最終的にすべての要約を結合して、記事全体の最終抽象的な要約を形成することができるエンティティとタプルを形成する。
この研究は、wikipediaのデータとthe economistの記事の分析を通じて、企業とエンティティの関係を確立することを目的としている。
大きな言語モデル GPT 3.5 は要約を得るのに使われ、最終的な要約を形成する。
本研究の最終的な目標は、市場の動向やイベントの早期発見を可能にすることで、金融アナリストや投資家により深い意思決定ツールを提供する包括的システムを開発することである。
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