Analyzing FOMC Minutes: Accuracy and Constraints of Language Models

要約

この調査記事は、FOMC公式声明が金融市場や経済予測に及ぼす影響について洞察を得るために、予定された会合後に連邦公開市場委員会（FOMC）が発表した公式声明で使用されている文言を分析している。
この研究は、FOMCが文章の中で感情を表現することを慎重に避け、一連のテンプレートに従って経済状況をカバーしていることを明らかにしている。
分析には、VADER や FinBERT などの高度な言語モデリング技術と GPT-4 によるトライアル テストが採用されています。
結果は、FinBERT が否定的な感情を正確に予測する点で他の手法よりも優れていることを示しています。
しかし、この研究はまた、FOMCテキストを分析するために現在のNLP技術を使用することの課題と限界を強調し、言語モデルを強化し、代替アプローチを模索する可能性を示唆しています。

要約(オリジナル)

This research article analyzes the language used in the official statements released by the Federal Open Market Committee (FOMC) after its scheduled meetings to gain insights into the impact of FOMC official statements on financial markets and economic forecasting. The study reveals that the FOMC is careful to avoid expressing emotion in their sentences and follows a set of templates to cover economic situations. The analysis employs advanced language modeling techniques such as VADER and FinBERT, and a trial test with GPT-4. The results show that FinBERT outperforms other techniques in predicting negative sentiment accurately. However, the study also highlights the challenges and limitations of using current NLP techniques to analyze FOMC texts and suggests the potential for enhancing language models and exploring alternative approaches.

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