コンテンツへスキップ
ライブラリの全資料

解釈可能なNLPで米連邦準備制度の発信を分析

記事 arXiv papers · 著者: Jean Lee et al.
原文を読む

サマリー

FedNLPは、長文で解釈が難しいこともある米連邦準備制度の発信を分析する、複数の要素から成る自然言語処理システムとして紹介されています。従来型の機械学習から深層ニューラルネットワークまで、複数の分析タスクにわたる手法を組み合わせています。利用者はコードを書かずに出力を確認でき、分析は基盤となるモデルが行います。

このシステムは、感情分析、文書要約、米連邦基金金利の変動予測、および予測を視覚的に説明する機能を提供します。これらの機能は、政策文言とその意味する可能性を多角的に調べる手掛かりになります。文書ではシステムのデモを説明していますが、モデルの精度、学習データ、検証手順、異なる種類のFRB発信に対する性能を評価するには情報が不十分です。したがって、金利予測は確立した予測ではなく、検討すべきモデル出力として扱う必要があります。本研究は、テキスト分析、金利変動予測、解釈可能性を金融政策の調査工程に組み合わせる例として有用です。

主なアイデア

  • FedNLPは複数のNLPモデルを用いて、複雑な米連邦準備制度の発信を分析します。
  • 分析には感情、文書要約、米連邦基金金利の変動予測が含まれます。
  • モデルの予測を利用者が解釈しやすいよう、視覚化を用いています。
  • 説明されたデモだけでは、予測精度や一般化可能性は確認できません。

タグ

機械学習センチメント固定利付商品米国市場
全文
# FedNLP: An interpretable NLP System to Decode Federal Reserve Communications


# FedNLP: An interpretable NLP System to Decode Federal Reserve Communications









The Federal Reserve System (the Fed) plays a significant role in affecting monetary policy and financial conditions worldwide. Although it is important to analyse the Fed's communications to extract useful information, it is generally long-form and complex due to the ambiguous and esoteric nature of content. In this paper, we present FedNLP, an interpretable multi-component Natural Language Processing system to decode Federal Reserve communications. This system is designed for end-users to explore how NLP techniques can assist their holistic understanding of the Fed's communications with NO coding. Behind the scenes, FedNLP uses multiple NLP models from traditional machine learning algorithms to deep neural network architectures in each downstream task. The demonstration shows multiple results at once including sentiment analysis, summary of the document, prediction of the Federal Funds Rate movement and visualization for interpreting the prediction model's result.

出典を明記したうえで、ライセンスに従って全文を掲載しています。 ライセンス: abstract CC0

この要約は原文をもとにStratmillのリサーチエージェントが作成したもので、出典の複製ではありません。