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Document Representation for Text Analytics in Finance

机译：财务中文本分析的文档表示

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The automated analysis of unstructured data that is directly or indirectly relevant to developments on financial markets has attracted attention from researchers and practitioners alike. Recent advances in natural language processing enable a richer representation of textual data with respect to semantical and syntactical characteristics. Specifically, distributed representations of words and documents, commonly referred to as embeddings, are a promising alternative. Consequently, this paper investigates the utilization of these approaches for text analytics in finance. To this end, we synthesize traditional and more recent text representation techniques into a coherent framework and provide explanations of the illustrated methods. Building on this distinction, we systematically analyze the hitherto usage of these methods in the financial domain. The results indicate a surprisingly rare application of the outlined techniques. It is precisely for this reason that this paper aims to connect both finance and natural language processing research and might therefore be helpful in applying new methods at the intersection of the respective research areas.
机译：与金融市场的发展直接或间接相关的非结构化数据的自动分析引起了研究人员和从业者的关注。自然语言处理的最新进步使得关于语义和句法特征的文本数据的更丰富表示。具体而言，单词和文档的分布式表示通常称为嵌入式，是一个有前途的替代方案。因此，本文调查了这些方法在金融中的文本分析方法的利用。为此，我们将传统和更新的文本表示技术综合到相干框架中，并提供说明的方法的解释。在这种区分的情况下，我们系统地分析了在金融领域的迄今为止这些方法的迄今为止。结果表明概述罕见的概述技术。因此，本文旨在连接金融和自然语言处理研究，因此可能有助于在各个研究领域的交叉处应用新方法。

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