論文の概要: Multi-Document Financial Question Answering using LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.07264v1
• Date: Fri, 08 Nov 2024 21:03:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-13 13:17:54.871754
• Title: Multi-Document Financial Question Answering using LLMs
• Title（参考訳）: LLMを用いた多文書財務質問応答
• Authors: Shalin Shah, Srikanth Ryali, Ramasubbu Venkatesh,
• Abstract要約: 複数文書の財務質問応答のための2つの新しい手法を提案する。 まず、セマンティックタグを使用するメソッドで、次にインデックスをクエリしてコンテキストを取得する(RAG_SEM)。 第2に,意味的タグ付けを用いた知識グラフ(KG_RAG)に基づく手法で,グラフデータベースから知識グラフのトリプルをコンテキストとして検索する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5120567378386615
• License:
• Abstract: We propose two new methods for multi-document financial question answering. First, a method that uses semantic tagging, and then, queries the index to get the context (RAG_SEM). And second, a Knowledge Graph (KG_RAG) based method that uses semantic tagging, and, retrieves knowledge graph triples from a graph database, as context. KG_RAG uses knowledge graphs constructed using a small model that is fine-tuned using knowledge distillation using a large teacher model. The data consists of 18 10K reports of Apple, Microsoft, Alphabet, NVIDIA, Amazon and Tesla for the years 2021, 2022 and 2023. The list of questions in the data consists of 111 complex questions including many esoteric questions that are difficult to answer and the answers are not completely obvious. As evaluation metrics, we use overall scores as well as segmented scores for measurement including the faithfulness, relevance, correctness, similarity, an LLM based overall score and the rouge scores as well as a similarity of embeddings. We find that both methods outperform plain RAG significantly. KG_RAG outperforms RAG_SEM in four out of nine metrics.
• Abstract（参考訳）: 複数文書の財務質問応答のための2つの新しい手法を提案する。 まず、セマンティックタグを使用するメソッドで、次にインデックスをクエリしてコンテキストを取得する(RAG_SEM)。 次に,意味的タグ付けを用いた知識グラフ(KG_RAG)に基づく手法により,グラフデータベースから知識グラフのトリプルをコンテキストとして検索する。 KG_RAGは、知識の蒸留を用いて微調整された小さなモデルを用いて構築された知識グラフを使用する。 データは、2021年、2022年、2023年のApple、Microsoft、Alphabet、NVIDIA、Amazon、Teslaの18万件のレポートから成っている。 データ内の質問のリストは、111の複雑な質問で構成されており、答えが難しい多くの難解な質問を含む。 評価指標として,信頼性,妥当性,妥当性,正確性,類似性,LSMに基づく総合スコア,ルージュスコア,埋め込みの類似性など,総合スコアと分割スコアを用いる。 両手法がRAGを著しく上回ることがわかった。 KG_RAGは、RAG_SEMを9つの指標のうち4つで上回る。

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