Automated text summarization for financial trading
Creators: name: Αβραμέλου, Λουκία Ξενοφώντα
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2023
Subjects: Επεξεργασία φυσικής γλώσσας
Αυτόματη περίληψη κειμένου
Χρηματοοικονομικές συναλλαγές
Natural language processing
Automated text summarization
Financial trading

description: Financial market analysis requires an investigation of a variety of aspects of financial activity, including price analysis, public opinion analysis, and trend analysis. In the case of public opinion analysis, the use of natural language process tasks is crucial since the analysis of text with financial content allows us to explore useful information regarding the financial market. This is true since the financial market is highly correlated with public opinion regarding the financial market. The exponential growth of online sources especially social media has as a result an enormous amount of data that represents public opinion regarding the financial market. This indicates that it is essential to develop methods for handling these data and extracting useful information about the financial market. Automated text summarization is a method for processing and analyzing large amounts of text. Thus, it can be used in order to process textual data containing useful information about the financial market and develop advantageous methods that will benefit the financial market traders. However, due to the limited quantity of summarization datasets, developing an automated text summarization model that is specialized in a specific domain, such as the financial domain, might be challenging. This thesis proposes a pipeline in order to finetune summarization models that can generate summaries from cryptocurrency-related texts and assist financial trading, especially for cryptocurrency assets. This pipeline introduces a novel method for fully automated self-improvement of text summarization models using an assistant model without the involvement of human annotators. In this thesis, we analyze and process texts from a variety of sources, including social media platforms and news articles, using natural language processing neural networks. Using actual cryptocurrency data, the suggested model is evaluated and contrasted with other summarization models. The outcomes demonstrate the suggested model's efficacy, making it a useful tool for investors and traders in the cryptocurrency market.
description: Η παρούσα διπλωματική εργασία προτείνει μία μέθοδο για την εκπαίδευση μοντέλων αυτόματης περίληψης, με σκοπό να παράγουν περιλήψεις από κείμενα που σχετίζονται με κρυπτονομίσματα και να βοηθήσουν τις χρηματοοικονομικές συναλλαγές, ειδικά για κρυπτονομισματικά κεφάλαια. Στην παρούσα έρευνα, αναλύουμε και επεξεργαζόμαστε κείμενα από διάφορες πηγές, συμπεριλαμβανομένων πλατφορμών κοινωνικής δικτύωσης και ειδησεογραφικών άρθρων, χρησιμοποιώντας νευρωνικά δίκτυα επεξεργασίας φυσικής γλώσσας. Χρησιμοποιώντας πραγματικά δεδομένα κρυπτονομισμάτων, το προτεινόμενο μοντέλο αξιολογείται και αντιπαραβάλλεται με άλλα μοντέλα περίληψης. Τα αποτελέσματα δείχνουν την αποτελεσματικότητα του προτεινόμενου μοντέλου, καθιστώντας το ένα χρήσιμο εργαλείο για τους επενδυτές και τους εμπόρους κρυπτονομισμάτων. Η αυτόματη περίληψη κειμένου είναι μία διαδικασία επεξεργασίας φυσικής γλώσσας με σκοπό τη σύνοψη μεγάλων κειμένων σε μικρότερα κείμενα χωρίς την απώλεια των βασικών πληροφοριών. Η αυτόματη περίληψη κειμένων είναι ένα πολύ σημαντικό εργαλείο, καθώς μέσα από αυτήν τη διαδικασία μπορούμε να παράγουμε μικρότερα κείμενα, τα οποία είναι πιο εύκολα διαχειρίσιμα αλλά και κατανοητά, ειδικά τα τελευταία χρόνια που ο όγκος δεδομένων που παράγεται καθημερινά είναι τεράστιος. Τα τελευταία χρόνια, έχουν αναπτυχθεί μία πληθώρα εργαλείων και μεθόδων που σκοπεύουν να κάνουν περίληψη κειμένων με αυτόματο τρόπο, τα οποία μπορεί να είναι είτε απλές μέθοδοι είτε πολύπλοκα νευρωνικά δίκτυα. Πολλές φορές είναι αναγκαίο να αναπτυχθούν μοντέλα, τα οποία έχουν ως στόχο την περίληψη κειμένων που αφορούν ένα συγκεκριμένο πεδίο. Ωστόσο, αυτά τα κείμενα περιέχουν εξειδικευμένο περιεχόμενο και λεξιλόγιο, το οποίο δεν μπορούν να διαχειριστούν απλά μοντέλα περίληψης κειμένων. Αυτό σημαίνει ότι απαιτούνται εξειδικευμένα μοντέλα περίληψης κειμένων, τα οποία μπορούν να χειριστούν τέτοιου είδους κείμενα. Πιο συγκεκριμένα, θα πρέπει να εκπαιδεύσουμε ένα διαφορετικό μοντέλο, το οποίο εξειδικεύεται στη δημιουργία περιλήψεων στον τομέα των οικονομικών και ένα διαφορετικό μοντέλο για τον τομέα της βιολογίας. Στην παρούσα διπλωματική εργασία εστιάζουμε στην εκπαίδευση μοντέλων αυτόματης περίληψης στον τομέα των κρυπτονομισμάτων. Ωστόσο, δεν υπάρχουν σύνολα δεδομένων, τα οποία περιέχουν κείμενα αλλά και περιλήψεις σχετικά με κρυπτονομίσματα και μπορούν να χρησιμοποιηθούν ως δεδομένα εκπαίδευσης. Για το σκοπό αυτό εκπαιδεύσαμε ένα μοντέλο "βοηθό", το οποίο είναι ικανό να κωδικοποιεί πληροφορία σχετικά με τον τομέα των κρυπτονομισμάτων και χρησιμοποιείται για τη δημιουργία του συνόλου δεδομένων εκπαίδευσης με αυτόματο τρόπο. Πιο συγκεκριμένα, αρχικά δημιουργούμε ένα πλήθος εναλλακτικών περιλήψεων με υπάρχοντα μοντέλα αυτόματης περίληψης. Στη συνέχεια, χρησιμοποιούμε το βοηθητικό μοντέλο προκειμένου να επιλέξουμε την καλύτερη περίληψη, ώστε να την συμπεριλάβουμε στο σύνολο δεδομένων εκπαίδευσης. Τέλος, χρησιμοποιούμε το σύνολο εκπαίδευσης, το οποίο δημιουργήθηκε με σκοπό να εκπαιδεύσουμε τα υπάρχοντα μοντέλα αυτόματης περίληψης στον τομέα των κρυπτονομισμάτων. Για την αξιολόγηση αυτής της μεθόδου χρησιμοποιήσαμε τρεις διαφορετικές εκδοχές μοντέλων αυτόματης περίληψης και συγκρίναμε τις περιλήψεις ως προς την ικανότητα τους να βελτιώσουν τις χρηματοοικονομικές συναλλαγές αλλά και το νόημα τους.