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  1. カンファレンス等
  2. NTCIR
  3. 17th (2022-2023)

SCUNLP-2 at the NTCIR-17 FinArg-1 Task: Enhancing Argumentative Relationship Recognition in the Classification Model with Language Generation Model Prompts

https://doi.org/10.20736/0002001312
https://doi.org/10.20736/0002001312
052a9c8f-7f59-4b37-9b1a-9a59effb5bd6
名前 / ファイル ライセンス アクション
11-NTCIR17-FINARG-KaoH.pdf 11-NTCIR17-FINARG-KaoH.pdf (1.7 MB)
アイテムタイプ デフォルトアイテムタイプ(フル)(1)
公開日 2023-12-12
タイトル
タイトル SCUNLP-2 at the NTCIR-17 FinArg-1 Task: Enhancing Argumentative Relationship Recognition in the Classification Model with Language Generation Model Prompts
言語 en
作成者 Han-Chiang Kao

× Han-Chiang Kao

en Han-Chiang Kao

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Hsin-Yun Hsu

× Hsin-Yun Hsu

en Hsin-Yun Hsu

Search repository
Jheng-Long Wu

× Jheng-Long Wu

en Jheng-Long Wu

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主題
言語 en
主題Scheme Other
主題 Argumentative Relations
主題
言語 en
主題Scheme Other
主題 Category classification
主題
言語 en
主題Scheme Other
主題 Text Generation
主題
言語 en
主題Scheme Other
主題 GPT
主題
言語 en
主題Scheme Other
主題 Social Media
内容記述
内容記述タイプ Abstract
内容記述 While argument mining has significantly advanced across various domains, its application to financial discussions remains relatively unexplored. Our motivation for this research is rooted in the understanding that sentiment analysis alone may be inadequate when evaluating financial discussions, as the financial world is influenced by many factors intricately intertwined with the sentiments and opinions expressed by investors, analysts, and policymakers. To enhance the analysis of financial arguments, we incorporate GPT into the field of financial argument mining and design custom prompts. This unique integration allows us to generate labels and summaries for the arguments extracted from social media discussions. Our research results indicate that adding the generated labels in the regular mode achieved the highest validation set Marco-F1 score (66.39%). These findings contribute to a deeper understanding of argument mining in financial and social media discussions.
言語 en
出版者
出版者 NII Institutional Repository
言語 en
日付
日付 2023-12-12
日付タイプ Issued
言語
言語 eng
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
ID登録
ID登録 10.20736/0002001312
ID登録タイプ JaLC
関連情報
関連タイプ isReferencedBy
識別子タイプ URI
関連識別子 https://research.nii.ac.jp/ntcir/ntcir-17/index.html
言語 en
関連名称 NTCIR-17 Conference
開始ページ
開始ページ none
会議記述
会議名 NTCIR-17 Conference
言語 en
回次 17
主催機関 National Institute of Informatics
言語 en
開始年 2023
開始月 12
開始日 12
終了年 2023
終了月 12
終了日 15
開催期間 December 12-15, 2023
言語 en
開催会場 National Institute of Informatics
言語 en
開催国 JPN
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Ver.1 2023-10-20 06:35:14.726884
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