論文の概要: Multi-Task Learning for Features Extraction in Financial Annual Reports

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.05281v1
• Date: Mon, 8 Apr 2024 08:13:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-09 15:04:06.781224
• Title: Multi-Task Learning for Features Extraction in Financial Annual Reports
• Title（参考訳）: 財務年度報告における特徴抽出のためのマルチタスク学習
• Authors: Syrielle Montariol, Matej Martinc, Andraž Pelicon, Senja Pollak, Boshko Koloski, Igor Lončarski, Aljoša Valentinčič,
• Abstract要約: 我々は、財務テキスト分類に様々なマルチタスク学習手法を用いる。 我々は,金銭的感情,客観性,前向きな文予測,ESGコンテンツ検出に重点を置いている。 FTSE350企業の年次報告からテキストの特徴を抽出し,ESG定量スコアとそれらの特徴との関係について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.442186704634672
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: For assessing various performance indicators of companies, the focus is shifting from strictly financial (quantitative) publicly disclosed information to qualitative (textual) information. This textual data can provide valuable weak signals, for example through stylistic features, which can complement the quantitative data on financial performance or on Environmental, Social and Governance (ESG) criteria. In this work, we use various multi-task learning methods for financial text classification with the focus on financial sentiment, objectivity, forward-looking sentence prediction and ESG-content detection. We propose different methods to combine the information extracted from training jointly on different tasks; our best-performing method highlights the positive effect of explicitly adding auxiliary task predictions as features for the final target task during the multi-task training. Next, we use these classifiers to extract textual features from annual reports of FTSE350 companies and investigate the link between ESG quantitative scores and these features.
• Abstract（参考訳）: 企業のさまざまなパフォーマンス指標を評価する上で、焦点は厳格に財務的な(質的な)公開情報から質的な(テキスト的な)情報へとシフトしている。 このテキストデータは、例えば、財務パフォーマンスや環境、社会、ガバナンス(ESG)の基準に関する定量的データを補完するスタイリスティックな特徴を通じて、貴重な弱信号を提供することができる。 本研究では、財務感情、客観性、前向き文予測、ESGコンテンツ検出に焦点をあてて、財務テキスト分類に様々なマルチタスク学習手法を用いる。 提案手法は,複数タスクの学習において,最終目標タスクの特徴として,補助的タスク予測を明示的に付加することによる肯定的な効果を強調した。 次に、これらの分類器を用いて、FTSE350企業の年次報告からテキストの特徴を抽出し、ESG定量スコアとそれらの特徴との関係について検討する。

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