論文の概要: Advanced Deep Learning Techniques for Analyzing Earnings Call Transcripts: Methodologies and Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.01886v1
• Date: Thu, 27 Feb 2025 00:28:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-05 19:23:15.948440
• Title: Advanced Deep Learning Techniques for Analyzing Earnings Call Transcripts: Methodologies and Applications
• Title（参考訳）: トランスクリプトと呼ばれる聞き取り分析のための高度な深層学習技術:方法論と応用
• Authors: Umair Zakir, Evan Daykin, Amssatou Diagne, Jacob Faile,
• Abstract要約: 本研究の目的は,大規模財務文書から感情を抽出するために自然言語処理をどのように活用できるかを検討することである。 金融感情分析の文脈における各モデルの強みと限界について検討する。 厳密な実験を通じて、精度、精度、リコール、F1スコアなどの重要な指標を用いて、それらの性能を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: This study presents a comparative analysis of deep learning methodologies such as BERT, FinBERT and ULMFiT for sentiment analysis of earnings call transcripts. The objective is to investigate how Natural Language Processing (NLP) can be leveraged to extract sentiment from large-scale financial transcripts, thereby aiding in more informed investment decisions and risk management strategies. We examine the strengths and limitations of each model in the context of financial sentiment analysis, focusing on data preprocessing requirements, computational efficiency, and model optimization. Through rigorous experimentation, we evaluate their performance using key metrics, including accuracy, precision, recall, and F1-score. Furthermore, we discuss potential enhancements to improve the effectiveness of these models in financial text analysis, providing insights into their applicability for real-world financial decision-making.
• Abstract（参考訳）: 本研究では, BERT, FinBERT, ULMFiTなどの深層学習手法の比較分析を行った。 本研究の目的は、自然言語処理(NLP)がどのように活用され、大規模な財務記録から感情を抽出し、より情報に富んだ投資決定やリスク管理戦略を支援するかを検討することである。 本稿では,データ前処理要件,計算効率,モデル最適化に着目し,財務感情分析の文脈における各モデルの長所と短所について検討する。 厳密な実験を通じて、精度、精度、リコール、F1スコアなどの重要な指標を用いて、それらの性能を評価する。 さらに、金融テキスト分析におけるこれらのモデルの有効性向上の可能性を考察し、実世界の金融意思決定への適用性について考察する。

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