一种用于金融因果关系抽取的生成式方法
计算与语言
2022-04-13 v1
摘要
因果关系代表了金融文档（如金融新闻文章、财务报告）中事件之间的首要关系。每个金融因果关系包含一个原因片段和一个结果片段。先前的工作提出序列标注方法来解决该任务。但序列标注模型难以从文本片段中抽取多个因果关系和重叠因果关系。在本文中，我们探索了一种使用编码器-解码器框架和指针网络进行因果关系抽取的生成式方法。我们使用来自金融领域的因果关系数据集 FinCausal 进行实验，我们提出的框架在该数据集上取得了极具竞争力的性能。
引用
@article{arxiv.2204.05674,
title = {A Generative Approach for Financial Causality Extraction},
author = {Tapas Nayak and Soumya Sharma and Yash Butala and Koustuv Dasgupta and Pawan Goyal and Niloy Ganguly},
journal= {arXiv preprint arXiv:2204.05674},
year = {2022}
}
备注
Accepted at FinWeb 2022 workshop of WWW 2022