論文の概要: FinDVer: Explainable Claim Verification over Long and Hybrid-Content Financial Documents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.05764v1
• Date: Fri, 08 Nov 2024 18:26:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-11 14:55:37.424371
• Title: FinDVer: Explainable Claim Verification over Long and Hybrid-Content Financial Documents
• Title（参考訳）: FinDVer: 長期およびハイブリッドな財務文書に関する説明可能なクレーム検証
• Authors: Yilun Zhao, Yitao Long, Yuru Jiang, Chengye Wang, Weiyuan Chen, Hongjun Liu, Yiming Zhang, Xiangru Tang, Chen Zhao, Arman Cohan,
• Abstract要約: FinDVerには2,400のエキスパートアノテート例があり、情報抽出、数値推論、知識集約推論という3つのサブセットに分けられている。 以上の結果から,現在の最高性能システムであるGPT-4oでさえ,まだ人間の専門家より遅れていることが明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.402524394183857
• License:
• Abstract: We introduce FinDVer, a comprehensive benchmark specifically designed to evaluate the explainable claim verification capabilities of LLMs in the context of understanding and analyzing long, hybrid-content financial documents. FinDVer contains 2,400 expert-annotated examples, divided into three subsets: information extraction, numerical reasoning, and knowledge-intensive reasoning, each addressing common scenarios encountered in real-world financial contexts. We assess a broad spectrum of LLMs under long-context and RAG settings. Our results show that even the current best-performing system, GPT-4o, still lags behind human experts. We further provide in-depth analysis on long-context and RAG setting, Chain-of-Thought reasoning, and model reasoning errors, offering insights to drive future advancements. We believe that FinDVer can serve as a valuable benchmark for evaluating LLMs in claim verification over complex, expert-domain documents.
• Abstract（参考訳）: 我々は,LLMの請求検証能力について,長期にわたるハイブリッド・コンテンツ・ファイナンシャル文書の理解と分析の文脈で評価するための総合的なベンチマークであるFinDVerを紹介した。 FinDVerには、情報抽出、数値推論、知識集約推論という3つのサブセットに分かれた2,400のエキスパートアノテート例が含まれている。 長いコンテキストとRAG設定下でのLLMの幅広いスペクトルを評価する。 以上の結果から,現在の最高性能システムであるGPT-4oでさえ,まだ人間の専門家より遅れていることが明らかとなった。 さらに、長期コンテキストとRAG設定、Chain-of-Thought推論、モデル推論エラーについて詳細な分析を行い、将来の進歩を促進するための洞察を提供する。 我々はFinDVerが、複雑な専門家ドメインの文書に対する請求検証において、LCMを評価する上で貴重なベンチマークとなると信じている。

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