Fact Check: Analyzing Financial Events from Multilingual News Sources

要約

近年、金融ニュース データの規模と複雑さが爆発的に増加しているため、投資アナリストが貴重な洞察を抽出して分析を実行することがますます困難になっています。
私たちは、ディープラーニング モデルを備えた Web ベースのニュース アグリゲーターである FactCheck in Finance を提案します。アナリストは、多言語ニュース ソースから重要な金融イベントの全体的なビューを提供し、教師なしクラスタリング手法を使用してイベントを抽出できます。
トランスフォーマーベースのファクトチェッカーを使用してニュース記事の信頼性を検査するための Web インターフェイスが提供されています。
ファクト チェッカーのパフォーマンスは、合併・買収 (M/&A) イベントに関連するデータセットを使用して評価され、いくつかの強力なベースラインを上回るパフォーマンスが示されています。

要約(オリジナル)

The explosion in the sheer magnitude and complexity of financial news data in recent years makes it increasingly challenging for investment analysts to extract valuable insights and perform analysis. We propose FactCheck in finance, a web-based news aggregator with deep learning models, to provide analysts with a holistic view of important financial events from multilingual news sources and extract events using an unsupervised clustering method. A web interface is provided to examine the credibility of news articles using a transformer-based fact-checker. The performance of the fact checker is evaluated using a dataset related to merger and acquisition (M\&A) events and is shown to outperform several strong baselines.

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