論文の概要: CSPRD: A Financial Policy Retrieval Dataset for Chinese Stock Market

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.04389v2
• Date: Mon, 11 Sep 2023 05:19:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-12 18:08:33.238190
• Title: CSPRD: A Financial Policy Retrieval Dataset for Chinese Stock Market
• Title（参考訳）: CSPRD:中国株式市場の金融政策検索データセット
• Authors: Jinyuan Wang, Hai Zhao, Zhong Wang, Zeyang Zhu, Jinhao Xie, Yong Yu, Yongjian Fei, Yue Huang and Dawei Cheng
• Abstract要約: 我々は、中国株式政策検索データセット(CSPRD)を導入して、新たな課題である政策検索を提案する。 CSPRDは、中国の政策コーパスの10k以上の項目から、経験豊富な専門家によってラベル付けされた700以上のパスを提供する。 我々の最高のパフォーマンスベースラインは56.1% MRR@10、28.5% NDCG@10、37.5% Recall@10、80.6% Precision@10である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.59326951366202
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, great advances in pre-trained language models (PLMs) have sparked considerable research focus and achieved promising performance on the approach of dense passage retrieval, which aims at retrieving relative passages from massive corpus with given questions. However, most of existing datasets mainly benchmark the models with factoid queries of general commonsense, while specialised fields such as finance and economics remain unexplored due to the deficiency of large-scale and high-quality datasets with expert annotations. In this work, we propose a new task, policy retrieval, by introducing the Chinese Stock Policy Retrieval Dataset (CSPRD), which provides 700+ prospectus passages labeled by experienced experts with relevant articles from 10k+ entries in our collected Chinese policy corpus. Experiments on lexical, embedding and fine-tuned bi-encoder models show the effectiveness of our proposed CSPRD yet also suggests ample potential for improvement. Our best performing baseline achieves 56.1% MRR@10, 28.5% NDCG@10, 37.5% Recall@10 and 80.6% Precision@10 on dev set.
• Abstract（参考訳）: 近年,PLM (pre-trained language model) の大幅な進歩が研究の焦点となり,大規模コーパスからの相対的文節の検索を目的とした高密度な文節検索のアプローチに有望な成果を上げている。 しかし、既存のデータセットのほとんどは、一般的な常識の事実的クエリでモデルをベンチマークしているが、専門的なアノテーションによる大規模で高品質なデータセットの不足のため、金融や経済学のような専門分野は未検討のままである。 本研究では,中国政策コーパスの10k以上の項目から,経験豊富な専門家がラベル付けした700以上の索引情報を提供する中国株式政策検索データセット(csprd)を導入することで,新たな課題である政策検索を提案する。 語彙,埋め込み,微調整の両エンコーダモデルを用いた実験は,提案したCSPRDの有効性を示しているが,改善の可能性も十分示唆している。 我々の最高のパフォーマンスベースラインは56.1% MRR@10、28.5% NDCG@10、37.5% Recall@10、80.6% Precision@10である。

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