Att mäta informationsinnehållet i nyhetstext är användbart för beslutsfattare i deras investeringar eftersom nyhetsinformation kan påverka företagens inneboende värden. Vi föreslår en modell för att automatiskt mäta det informationsinnehåll som ges nyhetstext, tränas med hjälp av nyheter och motsvarande kumulativa onormala avkastningar från börsnoterade företag. Befintliga metoder inom finanslitteraturen utnyttjar känslosignaler, som begränsas av att inte beakta faktorer som händelser. Vi tar itu med denna fråga genom att utnyttja djupa neurala modeller för att extrahera rika semantiska funktioner från nyhetstext. I synnerhet används en ny trädstrukturerad LSTM för att hitta målspecifika representationer av nyhetstext med syntaxstrukturer. Empiriska resultat visar att de neurala modellerna kan överträffa känslobaserade modeller, vilket visar effektiviteten hos den senaste NLP-tekniken framsteg för beräkningsfinansiering.
En djup neural modell föreslås för att mäta informationsinnehållet i finansiella nyheter, syftar till att förstå en händelse ekonomiska värde REF.
Measuring the Information Content of Financial News
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}