論文の概要: Assessing the Capabilities and Limitations of FinGPT Model in Financial NLP Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.08015v1
- Date: Sun, 06 Jul 2025 20:02:08 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-14 18:03:54.09112
- Title: Assessing the Capabilities and Limitations of FinGPT Model in Financial NLP Applications
- Title（参考訳）: 金融NLPアプリケーションにおけるFinGPTモデルの能力と限界の評価
- Authors: Prudence Djagba, Chimezie A. Odinakachukwu,
- Abstract要約: この研究は、金融ドメイン固有の言語モデルであるFinGPTを、6つの重要な自然言語処理(NLP)タスクにわたって評価する。
この評価はファイナンス固有のデータセットを使用して、実世界の金融アプリケーションにおけるFinGPTの機能と制限を評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This work evaluates FinGPT, a financial domain-specific language model, across six key natural language processing (NLP) tasks: Sentiment Analysis, Text Classification, Named Entity Recognition, Financial Question Answering, Text Summarization, and Stock Movement Prediction. The evaluation uses finance-specific datasets to assess FinGPT's capabilities and limitations in real-world financial applications. The results show that FinGPT performs strongly in classification tasks such as sentiment analysis and headline categorization, often achieving results comparable to GPT-4. However, its performance is significantly lower in tasks that involve reasoning and generation, such as financial question answering and summarization. Comparisons with GPT-4 and human benchmarks highlight notable performance gaps, particularly in numerical accuracy and complex reasoning. Overall, the findings indicate that while FinGPT is effective for certain structured financial tasks, it is not yet a comprehensive solution. This research provides a useful benchmark for future research and underscores the need for architectural improvements and domain-specific optimization in financial language models.
- Abstract（参考訳）: 本研究は、知覚分析、テキスト分類、名前付きエンティティ認識、財務質問回答、テキスト要約、ストックムーブメント予測の6つの主要な自然言語処理(NLP)タスクにまたがる金融ドメイン固有言語モデルであるFinGPTを評価する。
この評価はファイナンス固有のデータセットを使用して、実世界の金融アプリケーションにおけるFinGPTの機能と制限を評価する。
その結果,FinGPTは感情分析や見出し分類などの分類タスクにおいて強く機能し,GPT-4に匹敵する結果が得られた。
しかし、その性能は、金銭的質問応答や要約など、推論や生成に関わるタスクにおいて著しく低い。
GPT-4とヒトのベンチマークとの比較では、特に数値的精度と複雑な推論において、顕著なパフォーマンスギャップが強調されている。
全体としては、FinGPTは特定の構造的金融業務に有効であるが、まだ包括的ソリューションではないことが示唆されている。
この研究は将来の研究に有用なベンチマークを提供し、金融言語モデルにおけるアーキテクチャ改善とドメイン固有最適化の必要性を強調している。
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