Fugu-MT 論文翻訳(概要): FinGen: A Dataset for Argument Generation in Finance

論文の概要: FinGen: A Dataset for Argument Generation in Finance

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.20708v1
Date: Fri, 31 May 2024 09:00:43 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-03 14:57:18.182011
Title: FinGen: A Dataset for Argument Generation in Finance
Title（参考訳）: FinGen: ファイナンスにおける議論生成のためのデータセット
Authors: Chung-Chi Chen, Hiroya Takamura, Ichiro Kobayashi, Yusuke Miyao,
Abstract要約: 我々は、この方向の探索はまだNLP研究の初期段階にあると論じる。実験結果から,これらの課題はまだ代表モデルにとって大きな課題であることがわかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 21.079716095758158
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Thinking about the future is one of the important activities that people do in daily life. Futurists also pay a lot of effort into figuring out possible scenarios for the future. We argue that the exploration of this direction is still in an early stage in the NLP research. To this end, we propose three argument generation tasks in the financial application scenario. Our experimental results show these tasks are still big challenges for representative generation models. Based on our empirical results, we further point out several unresolved issues and challenges in this research direction.
Abstract（参考訳）: 未来について考えることは、人々が日常生活で行う重要な活動の1つです。未来主義者たちは、将来起こりうるシナリオの解明にも多くの努力を払っています。我々は、この方向の探索はまだNLP研究の初期段階にあると論じる。そこで本研究では,金融アプリケーションシナリオにおける3つの引数生成タスクを提案する。実験結果から,これらの課題はまだ代表モデルにとって大きな課題であることがわかった。実験結果に基づいて,本研究の方向性に関する未解決問題と課題をさらに指摘する。

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