論文の概要: GADFA: Generator-Assisted Decision-Focused Approach for Opinion Expressing Timing Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.01169v2
• Date: Sat, 30 Nov 2024 01:04:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-03 16:55:15.978353
• Title: GADFA: Generator-Assisted Decision-Focused Approach for Opinion Expressing Timing Identification
• Title（参考訳）: GADFA: タイミング識別を表現したオピニオン表現のためのジェネレータ支援意思決定手法
• Authors: Chung-Chi Chen, Hiroya Takamura, Ichiro Kobayashi, Yusuke Miyao, Hsin-Hsi Chen,
• Abstract要約: 現実の状況では、個人はテキストを連続的に生成したり、意見を述べることはない。 本研究は、タイミングを表すニューストリガーによる意見の識別という革新的な課題を紹介する。 我々のアプローチは意思決定に重点を置いており、テキスト生成モデルを利用して分類モデルを操る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.89880208845689
• License:
• Abstract: The advancement of text generation models has granted us the capability to produce coherent and convincing text on demand. Yet, in real-life circumstances, individuals do not continuously generate text or voice their opinions. For instance, consumers pen product reviews after weighing the merits and demerits of a product, and professional analysts issue reports following significant news releases. In essence, opinion expression is typically prompted by particular reasons or signals. Despite long-standing developments in opinion mining, the appropriate timing for expressing an opinion remains largely unexplored. To address this deficit, our study introduces an innovative task - the identification of news-triggered opinion expressing timing. We ground this task in the actions of professional stock analysts and develop a novel dataset for investigation. Our approach is decision-focused, leveraging text generation models to steer the classification model, thus enhancing overall performance. Our experimental findings demonstrate that the text generated by our model contributes fresh insights from various angles, effectively aiding in identifying the optimal timing for opinion expression.
• Abstract（参考訳）: テキスト生成モデルの進歩により、要求に応じて一貫性のある説得力のあるテキストを生成する能力が得られました。 しかし、現実の状況では、個人はテキストを連続的に生成したり、意見を述べることはない。 例えば、消費者は製品のメリットとデメリットを評価して製品レビューを入力し、プロのアナリストは重要なニュースリリースの後にレポートを発行する。 本質的には、意見表現は典型的には特定の理由や信号によって引き起こされる。 長期にわたる意見採鉱の進展にもかかわらず、意見を表現する適切なタイミングは明らかにされていない。 この欠点に対処するため,本稿では,タイミングを表すニューストリガーによる意見の特定という,革新的な課題を紹介した。 我々は、この課題を専門家の株価アナリストの行動に根ざし、調査のための新しいデータセットを開発する。 我々のアプローチは、テキスト生成モデルを利用して分類モデルを操り、全体的な性能を向上させる、意思決定に重点を置いている。 実験結果から,本モデルが生成したテキストは,さまざまな角度からの新たな洞察に寄与し,意見表現の最適タイミングの同定に有効であることが示された。

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