論文の概要: FinQAPT: Empowering Financial Decisions with End-to-End LLM-driven Question Answering Pipeline

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.13959v2
• Date: Thu, 31 Oct 2024 18:38:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-04 14:33:41.036532
• Title: FinQAPT: Empowering Financial Decisions with End-to-End LLM-driven Question Answering Pipeline
• Title（参考訳）: FinQAPT: エンドツーエンドLCMによる質問応答パイプラインによる財務決定の強化
• Authors: Kuldeep Singh, Simerjot Kaur, Charese Smiley,
• Abstract要約: FinQAPTは、クエリに基づいて関連する財務報告の識別を合理化するエンドツーエンドパイプラインである。 モジュールレベルでは、FinQAで最先端の精度を実現し、80.6%の精度を実現した。 パイプラインレベルでは、財務報告から関連するコンテキストを抽出する上での課題により、パフォーマンスが低下することが観察された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.493656695067719
• License:
• Abstract: Financial decision-making hinges on the analysis of relevant information embedded in the enormous volume of documents in the financial domain. To address this challenge, we developed FinQAPT, an end-to-end pipeline that streamlines the identification of relevant financial reports based on a query, extracts pertinent context, and leverages Large Language Models (LLMs) to perform downstream tasks. To evaluate the pipeline, we experimented with various techniques to optimize the performance of each module using the FinQA dataset. We introduced a novel clustering-based negative sampling technique to enhance context extraction and a novel prompting method called Dynamic N-shot Prompting to boost the numerical question-answering capabilities of LLMs. At the module level, we achieved state-of-the-art accuracy on FinQA, attaining an accuracy of 80.6%. However, at the pipeline level, we observed decreased performance due to challenges in extracting relevant context from financial reports. We conducted a detailed error analysis of each module and the end-to-end pipeline, pinpointing specific challenges that must be addressed to develop a robust solution for handling complex financial tasks.
• Abstract（参考訳）: 金融決定は、金融ドメイン内の膨大な文書に埋め込まれた関連情報の分析に依拠する。 この課題に対処するために、クエリに基づいて関連する財務報告の識別を合理化し、関連するコンテキストを抽出し、下流タスクの実行にLarge Language Models(LLM)を活用する、エンドツーエンドパイプラインであるFinQAPTを開発した。 パイプラインを評価するために、FinQAデータセットを使用して各モジュールのパフォーマンスを最適化する様々な手法を実験した。 我々は、文脈抽出を強化するためのクラスタリングに基づく新しいネガティブサンプリング手法と、LLMの数値問合せ能力を高めるためにDynamic N-shot Promptingと呼ばれる新しいプロンプト手法を導入した。 モジュールレベルでは、FinQAで最先端の精度を実現し、80.6%の精度を実現した。 しかし,パイプラインレベルでは,財務報告から関連するコンテキストを抽出する上での課題により,性能低下が見られた。 各モジュールとエンドツーエンドパイプラインの詳細なエラー解析を行い、複雑な財務タスクを扱うための堅牢なソリューションを開発するために対処しなければならない、具体的な課題を指摘しました。

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