MAEC  金融リスク予測に対するマルチモーダル整列化利益会議コールデータセット【JST・京大機械翻訳】

Li Jiazheng; Yang Linyi; Smyth Barry; Dong Ruihai

文献

J-GLOBAL ID：202002278481783353 整理番号：20A2461801

MAEC 金融リスク予測に対するマルチモーダル整列化利益会議コールデータセット【JST・京大機械翻訳】

MAEC A Multimodal Aligned Earnings Conference Call Dataset for Financial Risk Prediction

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資料名：
号： CIKM ’20 ページ： 3063-3070 発行年： 2020年
JST資料番号： D0698C 資料種別：会議録 (C)
記事区分：原著論文発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

自然言語処理の分野では,様々な金融データセットは,金融ニュース,財政的レポート,ソーシャルメディア,および聴取からのオーディオデータを含む最近の研究と解析に情報を与えた。著者らは,S&P1500企業に基づいて,MAECという新しい大規模マルチモーダル,テキスト-アウジオペア,耳-コールデータセットを導入した。MAECの主な特徴を記述し,それがどのように収集され,組み立てられ,使用されたテキスト-オーディオアラインメントプロセスに特別な注意を払った。将来において類似の形状のデータを処理するための適切なフレームワークを提供するのに,本研究で使用したアプローチを提示した。得られたデータセットは,現在研究コミュニティに利用可能なものより6倍以上大きく,現在と将来の研究課題と機会の観点からその可能性を論じた。本研究のすべての資源は,https://github.com/Earnings-Call-Dataset/で利用可能である。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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著者キーワード (3件)： , ,

パターン認識 , 人工知能

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