論文の概要: KPI-EDGAR: A Novel Dataset and Accompanying Metric for Relation Extraction from Financial Documents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.09163v1
• Date: Mon, 17 Oct 2022 15:06:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-18 18:43:57.454372
• Title: KPI-EDGAR: A Novel Dataset and Accompanying Metric for Relation Extraction from Financial Documents
• Title（参考訳）: KPI-EDGAR:財務文書からの関係抽出のための新しいデータセットと対応指標
• Authors: Tobias Deu{\ss}er, Syed Musharraf Ali, Lars Hillebrand, Desiana Nurchalifah, Basil Jacob, Christian Bauckhage, Rafet Sifa
• Abstract要約: 本稿では,Electronic Data Gathering, Analysis, and Retrieval (EDGAR)システムにアップロードされた財務報告に基づいて,共同名称のエンティティ認識と関係抽出のための新しいデータセットを提案する。 主な目的は、財務文書からキーパフォーマンス指標(KPI)を抽出し、それらの数値や他の属性にリンクすることである。 単語レベルの重み付け方式を従来のF1スコアに組み込むことで,抽出プロセスの成功度を計測する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7575422764391646
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce KPI-EDGAR, a novel dataset for Joint Named Entity Recognition and Relation Extraction building on financial reports uploaded to the Electronic Data Gathering, Analysis, and Retrieval (EDGAR) system, where the main objective is to extract Key Performance Indicators (KPIs) from financial documents and link them to their numerical values and other attributes. We further provide four accompanying baselines for benchmarking potential future research. Additionally, we propose a new way of measuring the success of said extraction process by incorporating a word-level weighting scheme into the conventional F1 score to better model the inherently fuzzy borders of the entity pairs of a relation in this domain.
• Abstract（参考訳）: 我々は,電子データ収集・分析・検索システム(EDGAR)にアップロードされた財務報告に基づいて,共同名称のエンティティ認識・関係抽出構築のための新しいデータセットであるKPI-EDGARを紹介し,その主な目的は,財務文書からキーパフォーマンス指標(KPI)を抽出し,それらの数値や他の属性にリンクすることである。 さらに、今後の研究をベンチマークするための4つのベースラインも提供します。 さらに、従来のf1スコアに単語レベルの重み付けスキームを組み込むことにより、この領域における関係のエンティティ対の固有ファジィ境界をより良くモデル化し、抽出プロセスの成功を測定する新しい方法を提案する。

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