論文の概要: Integrating Natural Language Processing Techniques of Text Mining Into Financial System: Applications and Limitations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.20438v1
- Date: Sun, 29 Dec 2024 11:25:03 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-31 16:07:03.738461
- Title: Integrating Natural Language Processing Techniques of Text Mining Into Financial System: Applications and Limitations
- Title（参考訳）: テキストマイニングの自然言語処理技術を金融システムに統合する:応用と限界
- Authors: Denisa Millo, Blerina Vika, Nevila Baci,
- Abstract要約: 本研究では,金融システムの各種構成要素における自然言語処理技術としてのテキストマイニングの活用について検討する。
研究は、新しい特定のアルゴリズムが開発され、金融システムの焦点は主に資産価格コンポーネントに焦点を当てていることに気づいた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: The financial sector, a pivotal force in economic development, increasingly uses the intelligent technologies such as natural language processing to enhance data processing and insight extraction. This research paper through a review process of the time span of 2018-2023 explores the use of text mining as natural language processing techniques in various components of the financial system including asset pricing, corporate finance, derivatives, risk management, and public finance and highlights the need to address the specific problems in the discussion section. We notice that most of the research materials combined probabilistic with vector-space models, and text-data with numerical ones. The most used technique regarding information processing is the information classification technique and the most used algorithms include the long-short term memory and bidirectional encoder models. The research noticed that new specific algorithms are developed and the focus of the financial system is mainly on asset pricing component. The research also proposes a path from engineering perspective for researchers who need to analyze financial text. The challenges regarding text mining perspective such as data quality, context-adaption and model interpretability need to be solved so to integrate advanced natural language processing models and techniques in enhancing financial analysis and prediction. Keywords: Financial System (FS), Natural Language Processing (NLP), Software and Text Engineering, Probabilistic, Vector-Space, Models, Techniques, TextData, Financial Analysis.
- Abstract（参考訳）: 経済発展における重要な力である金融セクターは、自然言語処理などのインテリジェントな技術を活用して、データ処理と洞察抽出を強化している。
本研究は、2018～2023年の期間のレビュープロセスを通じて、資産価格、企業財務、デリバティブ、リスク管理、公的金融など、金融システムの様々な構成要素における自然言語処理技術としてのテキストマイニングの利用について検討し、議論節における特定の問題に対処する必要性を強調している。
研究資料の多くは、確率論的にベクトル空間モデル、テキストデータと数値データを組み合わせたものである。
情報処理に関する最もよく使われる技術は情報分類技術であり、最もよく使われるアルゴリズムは長期記憶と双方向エンコーダモデルである。
研究は、新しい特定のアルゴリズムが開発され、金融システムの焦点は主に資産価格コンポーネントに焦点を当てていることに気づいた。
この研究はまた、金融テキストを分析する必要がある研究者にとって、エンジニアリングの観点からの道筋も提案している。
データ品質、文脈適応、モデル解釈可能性といったテキストマイニングの観点からの課題は、金融分析と予測の強化に先進的な自然言語処理モデルと技術を統合するために解決する必要がある。
キーワード:金融システム(FS)、自然言語処理(NLP)、ソフトウェアとテキストエンジニアリング、確率的、ベクトル空間、モデル、技術、テキストデータ、財務分析。
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