論文の概要: Numerical Claim Detection in Finance: A New Financial Dataset, Weak-Supervision Model, and Market Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11728v2
• Date: Fri, 04 Oct 2024 18:46:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-08 13:41:02.110621
• Title: Numerical Claim Detection in Finance: A New Financial Dataset, Weak-Supervision Model, and Market Analysis
• Title（参考訳）: ファイナンスにおける数値的クレーム検出:新しい金融データセット、弱スーパービジョンモデル、市場分析
• Authors: Agam Shah, Arnav Hiray, Pratvi Shah, Arkaprabha Banerjee, Anushka Singh, Dheeraj Eidnani, Sahasra Chava, Bhaskar Chaudhury, Sudheer Chava,
• Abstract要約: ファイナンシャルドメインにおけるクレーム検出タスクのための新たな財務データセットを構築した。 本稿では,対象物の専門家(SME)の知識を集約関数に組み込んだ,新たな弱スーパービジョンモデルを提案する。 ここでは、利益の急落と楽観的な指標への回帰の依存を観察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.575870619860645
• License:
• Abstract: In this paper, we investigate the influence of claims in analyst reports and earnings calls on financial market returns, considering them as significant quarterly events for publicly traded companies. To facilitate a comprehensive analysis, we construct a new financial dataset for the claim detection task in the financial domain. We benchmark various language models on this dataset and propose a novel weak-supervision model that incorporates the knowledge of subject matter experts (SMEs) in the aggregation function, outperforming existing approaches. We also demonstrate the practical utility of our proposed model by constructing a novel measure of optimism. Here, we observe the dependence of earnings surprise and return on our optimism measure. Our dataset, models, and code are publicly (under CC BY 4.0 license) available on GitHub.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、上場企業にとって重要な四半期イベントであるとして、アナリスト報告や決算報告が金融市場リターンに与える影響について検討する。 包括的分析を容易にするため,ファイナンシャルドメインにおけるクレーム検出タスクのための新たな財務データセットを構築した。 我々は,本データセット上で様々な言語モデルをベンチマークし,既存のアプローチよりも優れた対象事項エキスパート(SME)の知識を集約関数に取り入れた,新しい弱スーパービジョンモデルを提案する。 また,新たな楽観主義尺度を構築することにより,提案モデルの実用性を実証する。 ここでは、利益の急落と楽観的な指標への回帰の依存を観察する。 私たちのデータセット、モデル、コードは(CC BY 4.0ライセンスの下で)GitHubで公開されています。

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