意义探寻：金融话语计算分析的教训、资源与下一步
计算与语言
2019-04-01 v1
摘要
我们批判性地评估了应用计算语言学（CL）方法研究金融话语的主流会计与金融研究。我们还回顾了文献中的常见主题与创新，并评估了应用 CL 方法相对于人工内容分析的增量贡献。由我们的分析得出的关键结论是：(a) 会计与金融研究在 CL 方法总体及特别是词义消歧方面落后于发展曲线；(b) 实现问题意味着 CL 所提议的益处往往不如支持者所宣称的显著；(c) 结构性问题限制了实际相关性；以及 (d) CL 方法与高质量人工分析代表了分析金融话语的互补路径。我们描述了四种尚未在主流 AF（会计与金融）研究中获得关注、但相信能为增强金融话语意义研究提供有前景途径的 CL 工具。这四种工具是命名实体识别（NER）、摘要生成、语义学与语料库语言学。
引用
@article{arxiv.1903.12271,
title = {In Search of Meaning: Lessons, Resources and Next Steps for Computational Analysis of Financial Discourse},
author = {Mahmoud El-Haj and Paul Rayson and Martin Walker and Steven Young and Vasiliki Simaki},
journal= {arXiv preprint arXiv:1903.12271},
year = {2019}
}
备注
70 page, 18 pages of references, Journal Article