論文の概要: Exploring the Reliability of Self-explanation and its Relationship with Classification in Language Model-driven Financial Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.15985v1
• Date: Thu, 20 Mar 2025 09:33:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-21 16:34:27.976063
• Title: Exploring the Reliability of Self-explanation and its Relationship with Classification in Language Model-driven Financial Analysis
• Title（参考訳）: 言語モデルによる財務分析における自己説明の信頼性の探索と分類との関係
• Authors: Han Yuan, Li Zhang, Zheng Ma,
• Abstract要約: 言語モデル(LM)は、推論や詳細な財務分析において、非常に多様である。 LMによる自己説明を定量的に評価し,その事実と因果性に着目した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.841055524057545
• License:
• Abstract: Language models (LMs) have exhibited exceptional versatility in reasoning and in-depth financial analysis through their proprietary information processing capabilities. Previous research focused on evaluating classification performance while often overlooking explainability or pre-conceived that refined explanation corresponds to higher classification accuracy. Using a public dataset in finance domain, we quantitatively evaluated self-explanations by LMs, focusing on their factuality and causality. We identified the statistically significant relationship between the accuracy of classifications and the factuality or causality of self-explanations. Our study built an empirical foundation for approximating classification confidence through self-explanations and for optimizing classification via proprietary reasoning.
• Abstract（参考訳）: 言語モデル(LM)は、独自の情報処理機能を通じて、推論と詳細な財務分析において、非常に多様である。 従来の研究では、しばしば説明可能性を見落としながら分類性能の評価に焦点が当てられていた。 ファイナンス領域の公開データセットを用いて,LMによる自己説明を定量的に評価し,その事実と因果性に着目した。 分類の正確さと自己説明の事実や因果関係の統計的に有意な関係を同定した。 本研究は,自己説明による分類信頼性の近似と,独自推論による分類最適化のための実証的基盤を構築した。

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