論文の概要: From Facts to Insights: A Study on the Generation and Evaluation of Analytical Reports for Deciphering Earnings Calls

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.01039v1
• Date: Tue, 1 Oct 2024 20:03:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-04 23:30:27.771026
• Title: From Facts to Insights: A Study on the Generation and Evaluation of Analytical Reports for Deciphering Earnings Calls
• Title（参考訳）: ファクトからインサイトへ:耳鳴りの解読のための分析レポートの生成と評価に関する研究
• Authors: Tomas Goldsack, Yang Wang, Chenghua Lin, Chung-Chi Chen,
• Abstract要約: 本稿では,Earnings Calls (ECs) から得られた分析レポートの生成と評価におけるLarge Language Models (LLMs) の利用について検討する。 複数の分析を通して、生成されたレポートと人間によるレポートのアライメントと、個人エージェントと集団エージェントの両方の影響について検討する。 以上の結果から, 新たな薬剤の導入により, より洞察に富んだ報告が得られたことが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.84226704481249
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper explores the use of Large Language Models (LLMs) in the generation and evaluation of analytical reports derived from Earnings Calls (ECs). Addressing a current gap in research, we explore the generation of analytical reports with LLMs in a multi-agent framework, designing specialized agents that introduce diverse viewpoints and desirable topics of analysis into the report generation process. Through multiple analyses, we examine the alignment between generated and human-written reports and the impact of both individual and collective agents. Our findings suggest that the introduction of additional agents results in more insightful reports, although reports generated by human experts remain preferred in the majority of cases. Finally, we address the challenging issue of report evaluation, we examine the limitations and strengths of LLMs in assessing the quality of generated reports in different settings, revealing a significant correlation with human experts across multiple dimensions.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Earnings Calls (ECs) から得られた分析レポートの生成と評価にLarge Language Models (LLMs) を用いることについて検討する。 現在の研究のギャップに対処するため、多エージェントフレームワークにおけるLCMを用いた分析レポートの生成について検討し、多様な視点と分析の望ましいトピックをレポート生成プロセスに導入する特殊エージェントを設計する。 複数の分析を通して、生成されたレポートと人間によるレポートのアライメントと、個人エージェントと集団エージェントの両方の影響について検討する。 以上の結果から, 新たな薬剤の導入により, より洞察に富んだ報告が得られたことが示唆された。 最後に, レポート評価の課題に対処し, 複数次元にわたる人間専門家との有意な相関関係を明らかにするとともに, LLMの限界と強度について検討する。

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