基于零样本学习的公司分类
计算与语言
2023-10-30 v2 机器学习
摘要
近年来，自然语言处理（NLP）在情感分析、文本分类和命名实体识别等多种商业应用中变得愈发重要。在本文中，我们提出一种利用NLP与零样本学习进行公司分类的方法。我们的方法利用预训练的transformer模型从公司描述中提取特征，然后应用零样本学习将公司分类到相关类别，而无需为每个类别准备特定的训练数据。我们在一个通过Wharton Research Data Services（WRDS）获取的数据集上评估了我们的方法，该数据集包含上市公司的文本描述。我们证明该方法可简化公司分类流程，从而减少传统方法（如全球行业分类标准（GICS））所需的时间与资源。结果表明，该方法具有公司分类自动化的潜力，使其成为该领域未来研究的一个有前景的方向。
引用
@article{arxiv.2305.01028,
title = {Company classification using zero-shot learning},
author = {Maryan Rizinski and Andrej Jankov and Vignesh Sankaradas and Eugene Pinsky and Igor Miskovski and Dimitar Trajanov},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.01028},
year = {2023}
}
备注
6 pages, 1 figure, 4 tables, conference paper, published in the 20th International Conference on Informatics and Information Technologies (CIIT 2023)