[2023-04-22] 오늘의 자연어처리

Analyzing FOMC Minutes: Accuracy and Constraints of Language Models

 

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.

 

이 연구 기사는 공식 성명에 사용된 언어를 분석한다 연방공개시장위원회(FOMC)가 예정된 이후에 공개한 것이다 FOMC 공식 성명이 미치는 영향에 대한 통찰력을 얻기 위한 회의 금융 시장과 경제 예측. 연구에 따르면 FOMC는 그들의 문장에서 감정을 표현하는 것을 피하도록 조심하고 일련의 것을 따른다 경제 상황을 다루는 템플릿. 그 분석은 고급 언어를 사용한다 VADER 및 FinBERT와 같은 모델링 기술과 GPT-4를 사용한 시험 테스트. 그 결과는 FinBERT가 부정적인 예측에서 다른 기술을 능가한다는 것을 보여준다 정서를 정확히 파악하다. 그러나, 그 연구는 또한 도전들을 강조한다 FOMC 텍스트를 분석하기 위해 현재 NLP 기술을 사용하는 것의 한계와 제안 언어 모델을 향상시키고 대안을 탐구할 수 있는 잠재력 접근합니다. 

 

 

A primer on getting neologisms from foreign languages to under-resourced languages

 

Mainly due to lack of support, most under-resourced languages have a reduced lexicon in most realms and domains of increasing importance, then their speakers need to significantly augment it. Although neologisms should arise from the languages themselves, external sources are widely accepted. However, we dispute the "common sense" of using the imposed official languages, which are highly probably a legacy of colonialism, as the only source, and we propose to introduce neologisms from any language as long as these neologisms "sound like" native words of the target languages.

 

주로 지원 부족으로 인해 리소스가 부족한 대부분의 언어가 감소했습니다 중요성이 증가하는 대부분의 영역과 도메인에서 어휘, 그리고 그들의 화자들은 그것을 크게 증가시킬 필요가 있다. 신조어가 생겨야 하지만 언어 자체로부터, 외부 소스들은 널리 받아들여진다. 하지만, 우리는 부과된 공식 언어를 사용하는 "상식"에 이의를 제기한다 아마도 유일한 원천으로서 식민주의의 유산일 것이고, 우리는 제안한다 이러한 신조어가 "소리가 나는 한 어떤 언어에서도 신조어를 도입한다 대상 언어의 고유 단어 like". 

 

 

Is augmentation effective to improve prediction in imbalanced text datasets?

 

Imbalanced datasets present a significant challenge for machine learning models, often leading to biased predictions. To address this issue, data augmentation techniques are widely used in natural language processing (NLP) to generate new samples for the minority class. However, in this paper, we challenge the common assumption that data augmentation is always necessary to improve predictions on imbalanced datasets. Instead, we argue that adjusting the classifier cutoffs without data augmentation can produce similar results to oversampling techniques. Our study provides theoretical and empirical evidence to support this claim. Our findings contribute to a better understanding of the strengths and limitations of different approaches to dealing with imbalanced data, and help researchers and practitioners make informed decisions about which methods to use for a given task.

 

불균형 데이터 세트는 기계 학습에 중요한 과제를 제시한다 모형, 종종 편향된 예측으로 이어집니다. 이 문제를 해결하기 위해 데이터 증강 기술은 자연어 처리(NLP)에서 널리 사용된다 소수 클래스에 대한 새로운 샘플을 생성합니다. 그러나, 이 논문에서, 우리는 데이터 확대가 항상 필요하다는 일반적인 가정에 이의를 제기합니다 불균형 데이터 세트에 대한 예측을 개선합니다. 대신에, 우리는 조정이 데이터 확대 없이 분류기 차단은 다음과 유사한 결과를 생성할 수 있다 과잉 샘플링 기술. 우리의 연구는 이론적이고 경험적인 증거를 제공한다 이 주장을 뒷받침하기 위해. 우리의 연구 결과는 다음에 대한 더 나은 이해에 기여한다 불균형을 다루는 다양한 접근법의 강점과 한계 데이터, 그리고 연구자들과 실무자들이 정보에 입각한 결정을 내리는 것을 돕는다 지정된 작업에 사용할 메서드를 지정합니다.