論文の概要: An Automated Startup Evaluation Pipeline: Startup Success Forecasting Framework (SSFF)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19456v1
• Date: Wed, 29 May 2024 19:07:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-31 19:26:02.018101
• Title: An Automated Startup Evaluation Pipeline: Startup Success Forecasting Framework (SSFF)
• Title（参考訳）: スタートアップ評価パイプラインの自動化 - スタートアップ成功予測フレームワーク(SSFF)
• Authors: Xisen Wang, Yigit Ihlamur,
• Abstract要約: 本稿では、従来の機械学習と高度な言語モデルを組み合わせた新しい自動化システムであるStartup Success Forecasting Framework(SSFF)を紹介する。 SSFFは、分析をエンドツーエンドで行うために、ベンチャーキャピタリストのように、推論、行動、合成、決定するために設計されている。 このフレームワークは、創業者とスタートアップの説明に関する最小限の入力データを必要とし、外部リソースからの追加データでそれを強化し、高精度で詳細な分析を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.18416014644193066
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Evaluating startups in their early stages is a complex task that requires detailed analysis by experts. While automating this process on a large scale can significantly impact businesses, the inherent complexity poses challenges. This paper addresses this challenge by introducing the Startup Success Forecasting Framework (SSFF), a new automated system that combines traditional machine learning with advanced language models. This intelligent agent-based architecture is designed to reason, act, synthesize, and decide like a venture capitalist to perform the analysis end-to-end. The SSFF is made up of three main parts: - Prediction Block: Uses random forests and neural networks to make predictions. - Analyst Block: Simulates VC analysis scenario and uses SOTA prompting techniques - External Knowledge Block: Gathers real-time information from external sources. This framework requires minimal input data about the founder and startup description, enhances it with additional data from external resources, and performs a detailed analysis with high accuracy, all in an automated manner
• Abstract（参考訳）: スタートアップを初期段階で評価することは、専門家による詳細な分析を必要とする複雑なタスクである。 このプロセスを大規模に自動化することは、ビジネスに大きな影響を与えるが、固有の複雑さは課題を引き起こす。 本稿では、従来の機械学習と高度な言語モデルを組み合わせた新しい自動化システムであるStartup Success Forecasting Framework(SSFF)を導入することで、この課題に対処する。 このインテリジェントエージェントベースのアーキテクチャは、分析をエンドツーエンドで実行するベンチャーキャピタリストのように、推論、行動、合成、決定するために設計されています。 SSFFは3つの主な部分で構成されている。 - 予測ブロック: ランダムな森林とニューラルネットワークを使用して予測を行う。 外部知識ブロック:外部ソースからリアルタイム情報を取得する。 このフレームワークは、創業者とスタートアップの説明に関する最小限の入力データを必要とし、外部リソースからの追加データでそれを強化し、すべて自動化された方法で高精度に詳細な分析を行う。

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