面向天然气市场预测的开放域事件抽取与嵌入
计算与语言
2020-06-02 v1
摘要
我们提出一种利用历史价格数据与从新闻标题抽取的事件来预测未来数日天然气价格的方法。多数先前方法将价格视为可外推的时间序列，那些分析价格与新闻关系的方法要么将价格数据相应裁剪以匹配公共新闻数据集，要么手动标注标题，要么使用现成工具。与现成工具相比，我们的事件抽取方法不仅检测现象的发生，还检测来自公共来源的属性和特征变化。我们没有使用句子嵌入作为特征，而是使用抽取事件的每个词，在输入学习模型前进行编码与组织。实证结果显示在预测性能、节省资金与可扩展性方面均具优势。
引用
@article{arxiv.1912.11334,
title = {Open-domain Event Extraction and Embedding for Natural Gas Market Prediction},
author = {Minh Triet Chau and Diego Esteves and Jens Lehmann},
journal= {arXiv preprint arXiv:1912.11334},
year = {2020}
}