論文の概要: Extract, Match, and Score: An Evaluation Paradigm for Long Question-context-answer Triplets in Financial Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.16575v1
• Date: Thu, 20 Mar 2025 09:38:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-24 15:40:10.126436
• Title: Extract, Match, and Score: An Evaluation Paradigm for Long Question-context-answer Triplets in Financial Analysis
• Title（参考訳）: 抽出, マッチング, スコア:財務分析における長期質問文回答トリプレットの評価パラダイム
• Authors: Bo Hu, Han Yuan, Vlad Pandelea, Wuqiong Luo, Yingzhu Zhao, Zheng Ma,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は多様なアプリケーションで広く採用されている。 従来の評価基準は、長文回答の品質を評価する際に低下する。 これは特に、拡張された質問、広範囲なコンテキスト、ロングフォームな回答を含む現実世界のシナリオにおいて重要である。 本稿では,LLMの出力の複雑さに合わせて,効率的な抽出,マッチング,スコア(EMS)評価手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.92563557858618
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The rapid advancement of large language models (LLMs) has sparked widespread adoption across diverse applications, making robust evaluation frameworks crucial for assessing their performance. While conventional evaluation metrics remain applicable for shorter texts, their efficacy diminishes when evaluating the quality of long-form answers. This limitation is particularly critical in real-world scenarios involving extended questions, extensive context, and long-form answers, such as financial analysis or regulatory compliance. In this paper, we use a practical financial use case to illustrate applications that handle "long question-context-answer triplets". We construct a real-world financial dataset comprising long triplets and demonstrate the inadequacies of traditional metrics. To address this, we propose an effective Extract, Match, and Score (EMS) evaluation approach tailored to the complexities of long-form LLMs' outputs, providing practitioners with a reliable methodology for assessing LLMs' performance in complex real-world scenarios.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の急速な進歩は、様々なアプリケーションに広範に採用され、そのパフォーマンスを評価するための堅牢な評価フレームワークが欠かせないものとなった。 従来の評価基準は短いテキストに適用できるが、長文回答の品質を評価する場合の有効性は低下する。 この制限は、金融分析や規制順守など、拡張された質問、広範囲のコンテキスト、長文の回答を含む現実世界のシナリオにおいて特に重要である。 本稿では,「長い質問文-回答三つ子」を扱うアプリケーションを記述するために,実践的な金融利用事例を用いる。 我々は、長い三重項からなる実世界の財務データセットを構築し、従来のメトリクスの不整合を実証する。 そこで本稿では,LLMの出力の複雑さに合わせた効率的な抽出,マッチング,スコア(EMS)評価手法を提案する。

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