論文の概要: DocFinQA: A Long-Context Financial Reasoning Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.06915v1
• Date: Fri, 12 Jan 2024 22:19:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-17 20:42:27.381046
• Title: DocFinQA: A Long-Context Financial Reasoning Dataset
• Title（参考訳）: DocFinQA: 長期の金融推論データセット
• Authors: Varshini Reddy, Rik Koncel-Kedziorski, Viet Dac Lai, Chris Tanner
• Abstract要約: 我々は既存のFinQAデータセットから7,621質問をフルドキュメントコンテキストで拡張し、各質問の平均コンテキスト長をFinQAの700ワード未満からDocFinQAの123kワードに拡張した。 この結果から,DocFinQAは最強で最先端のシステムにも課題をもたらすことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.804878041787074
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Research in quantitative reasoning within the financial domain indeed necessitates the use of realistic tasks and data, primarily because of the significant impact of decisions made in business and finance. Financial professionals often interact with documents hundreds of pages long, but most research datasets drastically reduce this context length. To address this, we introduce a long-document financial QA task. We augment 7,621 questions from the existing FinQA dataset with full-document context, extending the average context length for each question from under 700 words in FinQA to 123k words in DocFinQA. We conduct extensive experiments of retrieval-based QA pipelines and long-context language models on the augmented data. Our results show that DocFinQA provides challenges for even the strongest, state-of-the-art systems.
• Abstract（参考訳）: 金融分野における量的推論の研究は、ビジネスやファイナンスにおける決定の重大な影響から、現実的なタスクやデータの使用を必要とする。 金融専門家はしばしば数百ページに及ぶドキュメントと対話するが、ほとんどの研究データセットはこの文脈を劇的に短縮する。 そのために、長期にわたる財務QAタスクを導入する。 我々は既存のFinQAデータセットから7,621質問をフルドキュメントコンテキストで拡張し、各質問の平均コンテキスト長をFinQAの700ワード未満からDocFinQAの123kワードに拡張した。 検索に基づくQAパイプラインと拡張データに基づく長期コンテキスト言語モデルの広範な実験を行う。 この結果から,DocFinQAは最強で最先端のシステムにも課題をもたらすことがわかった。

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