論文の概要: AlphaFin: Benchmarking Financial Analysis with Retrieval-Augmented Stock-Chain Framework
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.12582v1
- Date: Tue, 19 Mar 2024 09:45:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-20 14:43:03.098874
- Title: AlphaFin: Benchmarking Financial Analysis with Retrieval-Augmented Stock-Chain Framework
- Title（参考訳）: AlphaFin: Retrieval-Augmented Stock-Chain Frameworkによる財務分析のベンチマーク
- Authors: Xiang Li, Zhenyu Li, Chen Shi, Yong Xu, Qing Du, Mingkui Tan, Jun Huang, Wei Lin,
- Abstract要約: 我々はAlphaFinデータセットをリリースし、従来の研究データセット、リアルタイム財務データ、手書きのチェーン・オブ・プリート(CoT)データを組み合わせています。
次に、AlphaFinデータセットを使用して、金融分析タスクを効果的に処理するために、Stock-Chainと呼ばれる最先端の手法をベンチマークします。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.3060010653088
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The task of financial analysis primarily encompasses two key areas: stock trend prediction and the corresponding financial question answering. Currently, machine learning and deep learning algorithms (ML&DL) have been widely applied for stock trend predictions, leading to significant progress. However, these methods fail to provide reasons for predictions, lacking interpretability and reasoning processes. Also, they can not integrate textual information such as financial news or reports. Meanwhile, large language models (LLMs) have remarkable textual understanding and generation ability. But due to the scarcity of financial training datasets and limited integration with real-time knowledge, LLMs still suffer from hallucinations and are unable to keep up with the latest information. To tackle these challenges, we first release AlphaFin datasets, combining traditional research datasets, real-time financial data, and handwritten chain-of-thought (CoT) data. It has a positive impact on training LLMs for completing financial analysis. We then use AlphaFin datasets to benchmark a state-of-the-art method, called Stock-Chain, for effectively tackling the financial analysis task, which integrates retrieval-augmented generation (RAG) techniques. Extensive experiments are conducted to demonstrate the effectiveness of our framework on financial analysis.
- Abstract（参考訳）: 金融分析の課題は主に、株価トレンド予測とそれに対応する金融質問応答の2つの重要な領域を含む。
現在、機械学習とディープラーニングアルゴリズム(ML&DL)がストックトレンド予測に広く適用されており、大きな進歩をもたらしている。
しかし、これらの手法は、解釈可能性や推論のプロセスが欠如しているため、予測の理由を提供できない。
また、金融ニュースやレポートなどのテキスト情報を統合できない。
一方、大きな言語モデル(LLM)はテキスト理解と生成能力に優れる。
しかし、金融トレーニングデータセットが不足し、リアルタイム知識との統合が限られているため、LLMはいまだ幻覚に悩まされており、最新の情報に追いついていない。
これらの課題に対処するため、我々はAlphaFinデータセットを最初にリリースし、従来の研究データセット、リアルタイム財務データ、手書きのチェーン・オブ・シント(CoT)データを組み合わせています。
財務分析を完了させるため、LLMのトレーニングに肯定的な影響を与える。
次に、AlphaFinデータセットを使用して、検索強化世代(RAG)技術を統合する財務分析タスクを効果的に処理するために、Stock-Chainと呼ばれる最先端の手法をベンチマークする。
金融分析における枠組みの有効性を実証するための大規模な実験を行った。
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