論文の概要: SeQwen at the Financial Misinformation Detection Challenge Task: Sequential Learning for Claim Verification and Explanation Generation in Financial Domains

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.00549v1
• Date: Sat, 30 Nov 2024 18:03:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:48:06.727379
• Title: SeQwen at the Financial Misinformation Detection Challenge Task: Sequential Learning for Claim Verification and Explanation Generation in Financial Domains
• Title（参考訳）: ファイナンシャル・ミス情報検出課題におけるSeQwen: ファイナンシャル・ドメインにおけるクレーム検証と説明生成のためのシークエンシャル・ラーニング
• Authors: Jebish Purbey, Siddhant Gupta, Nikhil Manali, Siddartha Pullakhandam, Drishti Sharma, Ashay Srivastava, Ram Mohan Rao Kadiyala,
• Abstract要約: 本稿では,金融分野における誤情報検出に着目し,コリング2025 FMDチャレンジのシステム記述について述べる。 我々は,Qwen,Mistral,Gemma-2を含む大規模言語モデルの組み合わせを実験した。 F1スコアは0.8283、ROUGE-1は0.7253である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: This paper presents the system description of our entry for the COLING 2025 FMD challenge, focusing on misinformation detection in financial domains. We experimented with a combination of large language models, including Qwen, Mistral, and Gemma-2, and leveraged pre-processing and sequential learning for not only identifying fraudulent financial content but also generating coherent, and concise explanations that clarify the rationale behind the classifications. Our approach achieved competitive results with an F1-score of 0.8283 for classification, and ROUGE-1 of 0.7253 for explanations. This work highlights the transformative potential of LLMs in financial applications, offering insights into their capabilities for combating misinformation and enhancing transparency while identifying areas for future improvement in robustness and domain adaptation.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,金融分野における誤情報検出に着目し,コリング2025 FMDチャレンジのシステム記述について述べる。 我々は,Qwen,Mistral,Gemma-2を含む大規模言語モデルの組み合わせを実験し,不正な財務内容の特定だけでなく,その背景にある理論的根拠を明らかにする簡潔な説明を生成するために,事前処理と逐次学習を利用した。 F1スコアは0.8283、ROUGE-1は0.7253である。 この研究は、金融アプリケーションにおけるLLMの変革的ポテンシャルを強調し、誤った情報と戦う能力と透明性を高めると同時に、将来の堅牢性とドメイン適応の改善のための領域を特定しながら、その能力に関する洞察を提供する。

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