論文の概要: FinQA: A Dataset of Numerical Reasoning over Financial Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.00122v1
• Date: Wed, 1 Sep 2021 00:08:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-02 14:26:50.487002
• Title: FinQA: A Dataset of Numerical Reasoning over Financial Data
• Title（参考訳）: FinQA:財務データに対する数値推論のデータセット
• Authors: Zhiyu Chen, Wenhu Chen, Charese Smiley, Sameena Shah, Iana Borova, Dylan Langdon, Reema Moussa, Matt Beane, Ting-Hao Huang, Bryan Routledge, William Yang Wang
• Abstract要約: 我々は、大量の財務文書の分析を自動化することを目的として、財務データに関する深い質問に答えることに重点を置いている。 我々は,金融専門家が作成した財務報告に対して質問回答のペアを用いた,新たな大規模データセットFinQAを提案する。 その結果、人気があり、大規模で、事前訓練されたモデルは、金融知識を得るための専門的な人間には程遠いことが示される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.7249610894623
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The sheer volume of financial statements makes it difficult for humans to access and analyze a business's financials. Robust numerical reasoning likewise faces unique challenges in this domain. In this work, we focus on answering deep questions over financial data, aiming to automate the analysis of a large corpus of financial documents. In contrast to existing tasks on general domain, the finance domain includes complex numerical reasoning and understanding of heterogeneous representations. To facilitate analytical progress, we propose a new large-scale dataset, FinQA, with Question-Answering pairs over Financial reports, written by financial experts. We also annotate the gold reasoning programs to ensure full explainability. We further introduce baselines and conduct comprehensive experiments in our dataset. The results demonstrate that popular, large, pre-trained models fall far short of expert humans in acquiring finance knowledge and in complex multi-step numerical reasoning on that knowledge. Our dataset -- the first of its kind -- should therefore enable significant, new community research into complex application domains. The dataset and code are publicly available\url{https://github.com/czyssrs/FinQA}.
• Abstract（参考訳）: 財務報告の量が多ければ多いほど、人間のビジネスの財務情報へのアクセスや分析が困難になる。 ロバストな数値推論も同様に、この分野のユニークな課題に直面している。 本研究は,金融データに対する深い質問への回答に焦点をあて,大量の財務文書の分析を自動化することを目的とする。 一般的なドメインにおける既存のタスクとは対照的に、ファイナンス領域は複雑な数値推論と異種表現の理解を含んでいる。 分析の進展を促進するため,金融専門家が作成した財務報告に対して質問回答ペアを用いた大規模データセットFinQAを提案する。 また、ゴールドの推論プログラムに注釈を付け、完全な説明可能性を確保します。 さらに,データセットにベースラインを導入し,総合的な実験を行う。 その結果、金融知識の取得や、その知識に基づく複雑な多段階の数値推論において、人気があり、大規模で、事前訓練されたモデルは、専門家の手に負えないことがわかった。 したがって、私たちのデータセット -- この種の最初の -- は、複雑なアプリケーションドメインに対する重要な新しいコミュニティ調査を可能にするべきです。 データセットとコードは公開されており、https://github.com/czyssrs/FinQA} である。

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