Fugu-MT 論文翻訳(概要): Translating Expert Intuition into Quantifiable Features: Encode Investigator Domain Knowledge via LLM for Enhanced Predictive Analytics

論文の概要: Translating Expert Intuition into Quantifiable Features: Encode Investigator Domain Knowledge via LLM for Enhanced Predictive Analytics

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.08017v1
Date: Sat, 11 May 2024 13:23:43 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-15 18:03:09.915390
Title: Translating Expert Intuition into Quantifiable Features: Encode Investigator Domain Knowledge via LLM for Enhanced Predictive Analytics
Title（参考訳）: 専門家の直感を定量化する:予測分析の強化を目的としたLLMによる調査者ドメイン知識のエンコード
Authors: Phoebe Jing, Yijing Gao, Yuanhang Zhang, Xianlong Zeng,
Abstract要約: 本稿では,調査対象から得られた洞察を定量的かつ実用的な特徴に体系的に変換することで,ギャップを埋める大規模言語モデルの可能性を探る。我々は、LLMの自然言語理解機能を活用して、これらの赤いフラグを既存の予測モデルに容易に統合可能な構造化機能セットにエンコードするフレームワークを提案する。その結果、リスク評価と意思決定精度が大幅に向上し、高度な機械学習技術と人間の経験的知識を融合させることの価値が強調された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.330270848695646
License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
Abstract: In the realm of predictive analytics, the nuanced domain knowledge of investigators often remains underutilized, confined largely to subjective interpretations and ad hoc decision-making. This paper explores the potential of Large Language Models (LLMs) to bridge this gap by systematically converting investigator-derived insights into quantifiable, actionable features that enhance model performance. We present a framework that leverages LLMs' natural language understanding capabilities to encode these red flags into a structured feature set that can be readily integrated into existing predictive models. Through a series of case studies, we demonstrate how this approach not only preserves the critical human expertise within the investigative process but also scales the impact of this knowledge across various prediction tasks. The results indicate significant improvements in risk assessment and decision-making accuracy, highlighting the value of blending human experiential knowledge with advanced machine learning techniques. This study paves the way for more sophisticated, knowledge-driven analytics in fields where expert insight is paramount.
Abstract（参考訳）: 予測分析の領域では、調査員の曖昧なドメイン知識は、しばしば未利用のままであり、主に主観的な解釈とアドホックな意思決定に焦点が当てられている。本稿では,大規模言語モデル(LLM)がこのギャップを埋める可能性について検討する。我々は、LLMの自然言語理解機能を活用して、これらの赤いフラグを既存の予測モデルに容易に統合可能な構造化機能セットにエンコードするフレームワークを提案する。一連のケーススタディを通じて、本手法が調査プロセスにおいて重要な人間の専門知識を保存するだけでなく、この知識が様々な予測タスクにまたがる影響を拡大する様子を実証する。その結果、リスク評価と意思決定精度が大幅に向上し、高度な機械学習技術と人間の経験的知識を融合させることの価値が強調された。この研究は、専門家の洞察が最重要である分野において、より洗練された知識駆動分析の道を開く。

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