論文の概要: FinTextSim: Enhancing Financial Text Analysis with BERTopic
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.15683v1
- Date: Tue, 22 Apr 2025 08:06:37 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-30 21:38:37.552815
- Title: FinTextSim: Enhancing Financial Text Analysis with BERTopic
- Title（参考訳）: FinTextSim:BERTopicによる財務テキスト分析の強化
- Authors: Simon Jehnen, Joaquín Ordieres-Meré, Javier Villalba-Díez,
- Abstract要約: 本研究では,S&P500社10-K出願の項目7および項目7Aの分析におけるBERTopicの有効性について検討した。
クラスタリングとセマンティック検索に最適化された微調整文変換モデルFinTextSimを紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent advancements in information availability and computational capabilities have transformed the analysis of annual reports, integrating traditional financial metrics with insights from textual data. To extract valuable insights from this wealth of textual data, automated review processes, such as topic modeling, are crucial. This study examines the effectiveness of BERTopic, a state-of-the-art topic model relying on contextual embeddings, for analyzing Item 7 and Item 7A of 10-K filings from S&P 500 companies (2016-2022). Moreover, we introduce FinTextSim, a finetuned sentence-transformer model optimized for clustering and semantic search in financial contexts. Compared to all-MiniLM-L6-v2, the most widely used sentence-transformer, FinTextSim increases intratopic similarity by 81% and reduces intertopic similarity by 100%, significantly enhancing organizational clarity. We assess BERTopic's performance using embeddings from both FinTextSim and all-MiniLM-L6-v2. Our findings reveal that BERTopic only forms clear and distinct economic topic clusters when paired with FinTextSim's embeddings. Without FinTextSim, BERTopic struggles with misclassification and overlapping topics. Thus, FinTextSim is pivotal for advancing financial text analysis. FinTextSim's enhanced contextual embeddings, tailored for the financial domain, elevate the quality of future research and financial information. This improved quality of financial information will enable stakeholders to gain a competitive advantage, streamlining resource allocation and decision-making processes. Moreover, the improved insights have the potential to leverage business valuation and stock price prediction models.
- Abstract（参考訳）: 情報提供能力と計算能力の最近の進歩は年次報告の分析に変化をもたらし、従来の財務指標とテキストデータからの洞察を統合している。
この豊富なテキストデータから貴重な洞察を抽出するためには、トピックモデリングのような自動レビュープロセスが不可欠である。
本研究では,S&P500社(2016-2022)10-K出願の項目7と項目7Aの分析に,文脈埋め込みに依存した最先端トピックモデルであるBERTopicの有効性を検討した。
さらに、金融状況下でのクラスタリングや意味探索に最適化された微調整文変換モデルFinTextSimを導入する。
最も広く使われている文変換器である All-MiniLM-L6-v2 と比較して、FinTextSim はアトピー内類似度を 81% 増加させ、異種間類似度を100% 減少させ、組織的明瞭度を著しく向上させる。
FinTextSimとAll-MiniLM-L6-v2の埋め込みを用いてBERTopicの性能を評価する。
この結果から,BERTopicはFinTextSimの埋め込みと組み合わせた場合にのみ,明確で明確な経済トピッククラスタを形成することがわかった。
FinTextSimがなければ、BERTopicは誤分類と重複するトピックに悩まされる。
このように、FinTextSimは財務的なテキスト分析を進める上で重要である。
FinTextSimの強化されたコンテキスト埋め込みは、金融ドメイン用に調整され、将来の研究や財務情報の質を高める。
この金融情報の質の向上により、利害関係者はリソース割り当てと意思決定プロセスの合理化という競争上の優位性を得ることができます。
さらに、改善された洞察は、ビジネスのバリュエーションと株価予測モデルを活用する可能性がある。
関連論文リスト
- FinMTEB: Finance Massive Text Embedding Benchmark [18.990655668481075]
金融分野向けに設計されたMTEBに特化して開発されたFinMTEB(FinMTEB)について紹介する。
FinMTEBは、7つのタスクにまたがる64の金融ドメイン固有の埋め込みデータセットで構成されている。
1)汎用ベンチマークのパフォーマンスは,金融ドメインタスクとの相関が限定されていること,(2)ドメイン適応モデルの方が汎用タスクより一貫して優れていること,(3)意外なことに,単純なBag-of-Wordsアプローチは,金融セマンティックテクスチャ類似タスクにおける高度に密着した埋め込みよりも優れていること,の3つの重要な結果を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-16T04:23:52Z) - Fino1: On the Transferability of Reasoning Enhanced LLMs to Finance [32.516564836540745]
大規模言語モデル(LLM)は、強力な一般的な推論能力を示しているが、財務的推論におけるその効果はいまだに解明されていない。
我々は,4つの複雑な財務推論タスクにおいて,24の最先端の一般および推論に焦点を当てたLCMを評価した。
本稿では,Fino1-8BとFinoBの2つのドメイン適応モデルを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-12T05:13:04Z) - Financial Sentiment Analysis: Leveraging Actual and Synthetic Data for Supervised Fine-tuning [0.0]
汎用言語モデルは、金融における感情分析には一般的すぎる。
我々は、短い財務文を長い財務文に導入し、フィンベルト-lcはデジタルテキストから感情を決定する。
その結果,ファイナンシャル・フレーズバンクのデータに対するf1スコアが50%,合意レベルが100%であった。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-13T04:59:50Z) - AlphaFin: Benchmarking Financial Analysis with Retrieval-Augmented Stock-Chain Framework [48.3060010653088]
我々はAlphaFinデータセットをリリースし、従来の研究データセット、リアルタイム財務データ、手書きのチェーン・オブ・プリート(CoT)データを組み合わせています。
次に、AlphaFinデータセットを使用して、金融分析タスクを効果的に処理するために、Stock-Chainと呼ばれる最先端の手法をベンチマークします。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-19T09:45:33Z) - FinBen: A Holistic Financial Benchmark for Large Language Models [75.09474986283394]
FinBenは、24の財務タスクにまたがる36のデータセットを含む、最初の大規模なオープンソース評価ベンチマークである。
FinBenは、幅広いタスクとデータセット、ストックトレーディングの最初の評価、新しいエージェントと検索可能な生成(RAG)の評価、およびテキスト要約、質問応答、株式トレーディングのための3つの新しいオープンソース評価データセットを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-20T02:16:16Z) - How Well Do Text Embedding Models Understand Syntax? [50.440590035493074]
テキスト埋め込みモデルが幅広い構文的文脈にまたがって一般化する能力は、まだ解明されていない。
その結果,既存のテキスト埋め込みモデルは,これらの構文的理解課題に十分対応していないことが明らかとなった。
多様な構文シナリオにおけるテキスト埋め込みモデルの一般化能力を高めるための戦略を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-14T08:51:00Z) - Chinese Fine-Grained Financial Sentiment Analysis with Large Language
Models [4.993565079216378]
そこで我々は,企業早期警戒のための,中国の財務感情分析データセットFinChina SAを提案する。
われわれのデータセットは、現実の財務感情分析タスクの探索を進めるための貴重なリソースとして役立ちます。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-25T02:24:30Z) - Instruct-FinGPT: Financial Sentiment Analysis by Instruction Tuning of
General-Purpose Large Language Models [18.212210748797332]
本稿では,これらの問題に対処する簡易かつ効果的な命令チューニング手法を提案する。
実験では, 最先端の教師付き感情分析モデルより優れていた。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-22T03:56:38Z) - PIXIU: A Large Language Model, Instruction Data and Evaluation Benchmark
for Finance [63.51545277822702]
PIXIUは、命令データ付き微調整LLaMAに基づく最初の金融大規模言語モデル(LLM)を含む包括的なフレームワークである。
我々はLLaMAを細調整してFinMAを提案する。
我々は、FinMAと既存のLLMを詳細に分析し、重要な財政課題に対処する際の長所と短所を明らかにする。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-08T14:20:29Z) - FinQA: A Dataset of Numerical Reasoning over Financial Data [52.7249610894623]
我々は、大量の財務文書の分析を自動化することを目的として、財務データに関する深い質問に答えることに重点を置いている。
我々は,金融専門家が作成した財務報告に対して質問回答のペアを用いた,新たな大規模データセットFinQAを提案する。
その結果、人気があり、大規模で、事前訓練されたモデルは、金融知識を得るための専門的な人間には程遠いことが示される。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-01T00:08:14Z) - Text analysis in financial disclosures [0.0]
会社の財務情報開示の殆どは、構造化されていないテキストである。
研究者は最近、情報開示のテキストコンテンツを分析し始めた。
この研究は、現在の感情指標の焦点の限界を強調して、開示分析方法に寄与する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-06T17:45:40Z) - Dynamic Hybrid Relation Network for Cross-Domain Context-Dependent
Semantic Parsing [52.24507547010127]
ドメイン間コンテキスト依存のセマンティック解析は研究の新たな焦点である。
本稿では,コンテキストの発話,トークン,データベーススキーマ,会話の進行に伴う複雑なインタラクションを効果的にモデル化する動的グラフフレームワークを提案する。
提案したフレームワークは既存のモデルを大きなマージンで上回り、2つの大規模ベンチマークで新しい最先端性能を達成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-05T18:11:29Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。