Semantiska ramar är en rik språklig resurs. Det har varit mycket arbete med semantiska ramtolkar, men mindre som gäller dem allmänna NLP-problem. Vi tar upp en uppgift att förutsäga förändringar i aktiekursen från finansiella nyheter. Semantiska ramar hjälper till att generalisera från specifika meningar till scenarier, och att upptäcka (positiva eller negativa) roller för specifika företag. Vi introducerar en ny trädrepresentation och använder den för att träna prediktiva modeller med trädkärnor med hjälp av stödvektormaskiner. Våra experiment testar flera textrepresentationer på två binära klassificeringsuppgifter, byte av pris och polaritet. Experiment visar att funktioner som härrör från semantisk bildtolkning har betydligt bättre prestanda genom åren på polaritetsuppgiften.
REF föreslog en semantisk trädstruktur för datarepresentation och använd trädkärna för att stödja vektorinlärning för att förutsäga prisförändringen baserat på finansiella nyheter.
Semantic Frames to Predict Stock Price Movement
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}