具備依存關係學習能力的深度神經網路檢測金融推文中的數值關係

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Taipei Medical University Institutional Repository > 管理學院 > 大數據科技及管理研究所 > 博碩士論文 > Item 987654321/61230

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題名:	具備依存關係學習能力的深度神經網路檢測金融推文中的數值關係 Numerical Relation Detection in Financial Tweets using Dependency-aware Deep Neural Network
作者:	梁予琪 LIANG, YU-CHI
貢獻者:	大數據科技及管理研究所碩士班張詠淳許明暉
關鍵詞:	金融社交媒體;基於變換器的雙向編碼器表示技術;卷積神經網路;深度學習;依存語法 Financial Social Media;BERT;CNN;Deep Learning;Dependency Grammer
日期:	2021-07-13
上傳時間:	2021-12-28 16:53:05 (UTC+8)
摘要:	隨著金融科技議題熱度逐年上升，近年來有許多研究針對金融資料文本進行分析，然而在這些文本資料中數字亦包含著豐富之資訊，因此，本研究希望藉由與金融議題相關之推特文章探討文本中目標數字與目標標籤是否具有關聯性。本文採用基於變換器的雙向編碼器表示技術(Bidirectional Encoder Representations from Transformers, BERT)作為模型主要架構，並將依存關係矩陣作為特徵轉成依存關係矩陣後放入卷積神經網路(Convolutional Neural Network, CNN)中，使模型可以透過依存關係學習到文本中詞與詞間的關聯性。根據研究結果顯示，本研究所採用之方法對於辨識文本中目標數字與目標標籤是否具有關聯性有良好之預測能力，其 Macro-averaging F1 Score 為 71.05%，於 NTCIR-15 FinNum-2 任務中獲取第三名之成績且與前二名預測效能接近。 Machine learning methods for financial document analysis have been focusing mainly on the textual part. However, the numerical parts of these documents are also rich in information content. In order to further analyze the financial text, we should assay the numeric information in depth. In light of this, the purpose of this research is to identify the linking between the target cashtag and the target numeral in financial tweets, which is more challenging than analyzing news and official documents. In this research, we developed a multi model fusion approach which integrates Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) and Convolutional Neural Network (CNN). We also encode dependency information behind text into the model to derive semantic latent features. The experimental results show that our model can achieve remarkable performance and outperform comparisons.
描述:	碩士指導教授：張詠淳指導教授：許明暉委員：戴敏育委員：蘇家玉委員：童俊維
資料類型:	thesis
顯示於類別:	[大數據科技及管理研究所] 博碩士論文

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