論文の概要: Automatic detection of relevant information, predictions and forecasts in financial news through topic modelling with Latent Dirichlet Allocation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.01338v1
- Date: Sat, 30 Mar 2024 17:49:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-03 21:06:49.603242
- Title: Automatic detection of relevant information, predictions and forecasts in financial news through topic modelling with Latent Dirichlet Allocation
- Title（参考訳）: ラテント・ディリクレ・アロケーションを用いたトピック・モデリングによる金融ニュースの関連情報・予測・予測の自動検出
- Authors: Silvia García-Méndez, Francisco de Arriba-Pérez, Ana Barros-Vila, Francisco J. González-Castaño, Enrique Costa-Montenegro,
- Abstract要約: 我々は、関連するテキストを特定するための財務ニュースの分析と、そのテキストの中で予測と予測に焦点を当てる。
本稿では、投資家が関連する金融事象を検出するのを支援するために、新たな自然言語処理(NLP)システムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.059679096341474
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Financial news items are unstructured sources of information that can be mined to extract knowledge for market screening applications. Manual extraction of relevant information from the continuous stream of finance-related news is cumbersome and beyond the skills of many investors, who, at most, can follow a few sources and authors. Accordingly, we focus on the analysis of financial news to identify relevant text and, within that text, forecasts and predictions. We propose a novel Natural Language Processing (NLP) system to assist investors in the detection of relevant financial events in unstructured textual sources by considering both relevance and temporality at the discursive level. Firstly, we segment the text to group together closely related text. Secondly, we apply co-reference resolution to discover internal dependencies within segments. Finally, we perform relevant topic modelling with Latent Dirichlet Allocation (LDA) to separate relevant from less relevant text and then analyse the relevant text using a Machine Learning-oriented temporal approach to identify predictions and speculative statements. We created an experimental data set composed of 2,158 financial news items that were manually labelled by NLP researchers to evaluate our solution. The ROUGE-L values for the identification of relevant text and predictions/forecasts were 0.662 and 0.982, respectively. To our knowledge, this is the first work to jointly consider relevance and temporality at the discursive level. It contributes to the transfer of human associative discourse capabilities to expert systems through the combination of multi-paragraph topic segmentation and co-reference resolution to separate author expression patterns, topic modelling with LDA to detect relevant text, and discursive temporality analysis to identify forecasts and predictions within this text.
- Abstract（参考訳）: 金融ニュースは、市場スクリーニングアプリケーションに関する知識を抽出するために採掘できる、構造化されていない情報のソースである。
金融関連のニュースの連続ストリームから関連する情報を手作業で抽出するのは面倒で、多くの投資家のスキルを超える。
そこで本研究では,関連するテキストを識別するための財務ニュースの分析と,そのテキスト内での予測と予測に焦点をあてる。
本研究では,非構造化テキストソースにおける関連財務事象の検出を支援する自然言語処理(NLP)システムを提案する。
まず、テキストを分割して、密接に関連するテキストをグループ化する。
第二に、セグメント内の内部依存性を発見するために、共参照解決を適用します。
最後に、LDA(Latent Dirichlet Allocation)を用いて関連するトピックモデリングを行い、関係の少ないテキストを分離し、機械学習指向の時間的アプローチを用いて関連するテキストを分析し、予測と投機的ステートメントを識別する。
我々は、NLP研究者によって手動でラベル付けされた2,158件の財務ニュース記事からなる実験データセットを作成し、そのソリューションを評価した。
関連テキストと予測・予測のROUGE-L値は0.662と0.982であった。
私たちの知る限りでは、これは分散レベルにおける関連性と時間性について共同で検討する最初の作品です。
マルチパラグラフのトピックセグメンテーションと共参照の解決を組み合わせて、著者の表現パターンを分離し、LDAを使って関連するテキストを検出するトピックモデリングを行い、このテキスト内の予測と予測を識別するための非帰的時間性分析を行うことによって、専門家システムへの人間の連想的談話能力の伝達に寄与する。
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