論文の概要: Distilled ChatGPT Topic & Sentiment Modeling with Applications in
Finance
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.02185v1
- Date: Mon, 4 Mar 2024 16:27:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-06 18:07:19.388159
- Title: Distilled ChatGPT Topic & Sentiment Modeling with Applications in
Finance
- Title(参考訳): 蒸留ChatGPTトピックと感性モデリングとファイナンスへの応用
- Authors: Olivier Gandouet, Mouloud Belbahri, Armelle Jezequel, Yuriy Bodjov
- Abstract要約: ChatGPTは、容易に解釈可能な機能を生成する合理化モデルを作成するために利用される。
本稿では,知識の蒸留と伝達学習を融合させ,軽量な話題分類モデルと感情分類モデルを実現するためのトレーニングアプローチについて述べる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this study, ChatGPT is utilized to create streamlined models that generate
easily interpretable features. These features are then used to evaluate
financial outcomes from earnings calls. We detail a training approach that
merges knowledge distillation and transfer learning, resulting in lightweight
topic and sentiment classification models without significant loss in accuracy.
These models are assessed through a dataset annotated by experts. The paper
also delves into two practical case studies, highlighting how the generated
features can be effectively utilized in quantitative investing scenarios.
- Abstract(参考訳): 本研究では、ChatGPTを用いて、容易に解釈可能な特徴を生成する合理化モデルを作成する。
これらの機能は、決算報告の収益評価に使用される。
本稿では,知識蒸留と伝達学習を融合した学習手法を詳述する。その結果,軽量なトピック分類モデルと感情分類モデルが精度を著しく損なうことなく実現される。
これらのモデルは専門家によってアノテーションされたデータセットを通して評価される。
さらに本論文では, 定量的投資シナリオにおいて, 生成した特徴を効果的に活用する方法について, 2つの実践事例を考察した。
関連論文リスト
- Scalable Learning of Item Response Theory Models [53.43355949923962]
項目応答理論(IRT)モデルは、分類データから、$m$テスト項目の遅延困難特性とともに、$n$試験の潜時能力を評価することを目的としている。
我々はこれらのモデルの類似性をロジスティック回帰に利用し、コアセットと呼ばれる小さな重み付き部分集合を用いて正確に近似することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-01T17:12:53Z) - One-Shot Open Affordance Learning with Foundation Models [54.15857111929812]
私たちは、モデルがベースオブジェクトカテゴリ毎に1つの例でトレーニングされる、ワンショットのオープンアフォーダンスラーニング(OOAL)を紹介します。
本稿では,視覚的特徴と手頃なテキスト埋め込みとの整合性を高める,シンプルで効果的な設計の視覚言語フレームワークを提案する。
2つのアベイランスセグメンテーションのベンチマーク実験により、提案手法はトレーニングデータの1%未満で最先端のモデルより優れていることが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-29T16:23:06Z) - On the Foundations of Shortcut Learning [22.43832625209015]
予測と可用性が形状モデルの特徴的利用とどのように相互作用するかを考察する。
線形モデルは比較的偏りがないが、ReLUやTanhの単位を持つ単一の隠蔽層を導入するとバイアスが生じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-24T22:54:05Z) - Using Explanations to Guide Models [68.64377323216817]
モデルガイダンスは、時にはモデルパフォーマンスも改善できることを示す。
本研究では,物体の特徴に着目したモデルの有効性を示す新しいエネルギー損失を提案する。
また、バウンディングボックスアノテーションのわずかな部分でも、これらのゲインが達成可能であることも示しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-21T15:34:50Z) - Generalization Properties of Retrieval-based Models [50.35325326050263]
検索ベースの機械学習手法は、幅広い問題で成功をおさめた。
これらのモデルの約束を示す文献が増えているにもかかわらず、そのようなモデルの理論的基盤はいまだに解明されていない。
本稿では,その一般化能力を特徴付けるために,検索ベースモデルの形式的処理を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-06T00:33:01Z) - An Empirical Investigation of Commonsense Self-Supervision with
Knowledge Graphs [67.23285413610243]
大規模知識グラフから抽出した情報に基づく自己監督は、言語モデルの一般化を改善することが示されている。
本研究では,言語モデルに適用可能な合成データを生成するための知識サンプリング戦略とサイズの影響について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-21T19:49:04Z) - Towards Open-World Feature Extrapolation: An Inductive Graph Learning
Approach [80.8446673089281]
グラフ表現と学習を伴う新しい学習パラダイムを提案する。
本フレームワークは,1) 下位モデルとしてのバックボーンネットワーク(フィードフォワードニューラルネットなど)が,予測ラベルの入力および出力として機能を取り,2) 上位モデルとしてのグラフニューラルネットワークが,観測データから構築された特徴データグラフをメッセージパッシングすることで,新機能の埋め込みを外挿することを学ぶ。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-09T09:02:45Z) - Layer-wise Analysis of a Self-supervised Speech Representation Model [26.727775920272205]
自己教師付き学習アプローチは、音声表現モデルの事前学習に成功している。
事前訓練された表現そのものに符号化された情報のタイプや範囲についてはあまり研究されていない。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-10T02:13:25Z) - Building Reliable Explanations of Unreliable Neural Networks: Locally
Smoothing Perspective of Model Interpretation [0.0]
本稿では,ニューラルネットワークの予測を確実に説明するための新しい手法を提案する。
本手法は,モデル予測の損失関数における平滑な景観の仮定に基づいて構築される。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-26T08:52:11Z) - Linguistic Features for Readability Assessment [0.0]
言語的に動機づけられた特徴を持つディープラーニングモデルを強化することで、パフォーマンスがさらに向上するかどうかは不明だ。
十分なトレーニングデータから、言語的に動機づけられた特徴を持つディープラーニングモデルを増強しても、最先端のパフォーマンスは向上しないことがわかった。
本研究は,現在最先端のディープラーニングモデルが可読性に関連するテキストの言語的特徴を表現しているという仮説の予備的証拠を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-30T22:14:46Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。