論文の概要: Bridging Language Models and Financial Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.22693v1
• Date: Fri, 14 Mar 2025 01:35:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-06 07:30:23.186382
• Title: Bridging Language Models and Financial Analysis
• Title（参考訳）: ブリッジング言語モデルと財務分析
• Authors: Alejandro Lopez-Lira, Jihoon Kwon, Sangwoon Yoon, Jy-yong Sohn, Chanyeol Choi,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)の急速な進歩は、自然言語処理における変換可能性の解放をもたらした。 財務データは、しばしばテキストコンテンツ、数値表、および視覚チャートの複雑な関係に埋め込まれる。 LLM研究における急速なイノベーションのペースにもかかわらず、金融業界における彼らの実践的採用には大きなギャップが残っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.361943182322385
• License:
• Abstract: The rapid advancements in Large Language Models (LLMs) have unlocked transformative possibilities in natural language processing, particularly within the financial sector. Financial data is often embedded in intricate relationships across textual content, numerical tables, and visual charts, posing challenges that traditional methods struggle to address effectively. However, the emergence of LLMs offers new pathways for processing and analyzing this multifaceted data with increased efficiency and insight. Despite the fast pace of innovation in LLM research, there remains a significant gap in their practical adoption within the finance industry, where cautious integration and long-term validation are prioritized. This disparity has led to a slower implementation of emerging LLM techniques, despite their immense potential in financial applications. As a result, many of the latest advancements in LLM technology remain underexplored or not fully utilized in this domain. This survey seeks to bridge this gap by providing a comprehensive overview of recent developments in LLM research and examining their applicability to the financial sector. Building on previous survey literature, we highlight several novel LLM methodologies, exploring their distinctive capabilities and their potential relevance to financial data analysis. By synthesizing insights from a broad range of studies, this paper aims to serve as a valuable resource for researchers and practitioners, offering direction on promising research avenues and outlining future opportunities for advancing LLM applications in finance.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の急速な進歩は、自然言語処理、特に金融セクターにおけるトランスフォーメーションの可能性を解き放った。 財務データは、しばしばテキストの内容、数値表、ビジュアルチャートをまたいだ複雑な関係に埋め込まれ、従来の手法が効果的に対処するのに苦労する課題を提起する。 しかし、LSMの出現は、この多面データを処理するための新しい経路を提供し、効率と洞察を高めた。 LLM研究の急速な革新にもかかわらず、慎重な統合と長期的検証が優先される金融業界において、彼らの実践的採用には大きなギャップが残っている。 この格差は、金融アプリケーションにおいて大きな可能性を秘めているにもかかわらず、新興のLLM技術の実装を遅くする原因となった。 結果として、LLM技術の最近の進歩の多くは、この領域であまり研究されていないか、完全に活用されていない。 本調査は、LLM研究の最近の展開を包括的に概観し、金融セクターへの適用性を検討することにより、このギャップを埋めることを目指している。 これまでの調査文献に基づいて,その特徴と財務データ分析との関連性を探るため,いくつかの新しいLCM手法を概説した。 本論文は、幅広い研究から洞察を合成することによって、研究者や実践者にとって貴重な資源として機能し、有望な研究方法の方向性を提供し、金融におけるLLM応用の進展に向けた今後の機会を概説する。

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