論文の概要: Utilizing Modern Large Language Models (LLM) for Financial Trend Analysis and Digest Creation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.01225v1
- Date: Mon, 22 Sep 2025 21:04:39 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-06 05:29:07.855303
- Title: Utilizing Modern Large Language Models (LLM) for Financial Trend Analysis and Digest Creation
- Title（参考訳）: 現代大言語モデル(LLM)を用いた金融トレンド分析とダイジェスト生成
- Authors: Andrei Lazarev, Dmitrii Sedov,
- Abstract要約: 本稿では,Large Language Models(LLMs),特にGoogleのGemini Proの力を利用して,洞察に富んだ金融ダイジェストを自動的に生成する革新的なフレームワークを紹介する。
OpenAlexからのデータ抽出、戦略的プロンプトエンジニアリング、LCMによる分析を組み合わせることで、包括的消化の自動化例を実演する。
- 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: The exponential growth of information presents a significant challenge for researchers and professionals seeking to remain at the forefront of their fields and this paper introduces an innovative framework for automatically generating insightful financial digests using the power of Large Language Models (LLMs), specifically Google's Gemini Pro. By leveraging a combination of data extraction from OpenAlex, strategic prompt engineering, and LLM-driven analysis, we demonstrate the automated example of creating a comprehensive digests that generalize key findings, identify emerging trends. This approach addresses the limitations of traditional analysis methods, enabling the efficient processing of vast amounts of unstructured data and the delivery of actionable insights in an easily digestible format. This paper describes how LLMs work in simple words and how we can use their power to help researchers and scholars save their time and stay informed about current trends. Our study includes step-by-step process, from data acquisition and JSON construction to interaction with Gemini and the automated generation of PDF reports, including a link to the project's GitHub repository for broader accessibility and further development.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の力,特にGoogleのGemini Proを駆使して,洞察力に富んだ金融ダイジェストを自動的に生成する革新的なフレームワークを提案する。
OpenAlexからのデータ抽出、戦略的プロンプトエンジニアリング、LCM駆動分析を組み合わせることで、重要な発見を一般化し、新たなトレンドを識別する包括的なダイジェストを作成する自動化例を実演する。
このアプローチは従来の分析手法の限界に対処し、大量の非構造化データの効率的な処理と、容易に消化可能な形式で実行可能な洞察の配信を可能にする。
本稿は,LLMが単純な言葉でどのように機能するか,研究者や研究者が時間を節約し,現在の傾向を知らせる上で,その力をいかに活用できるかを説明する。
我々の研究には、データ取得とJSON構築からGeminiとのインタラクション、およびプロジェクトのGitHubリポジトリへのリンクを含むPDFレポートの自動生成まで、ステップバイステップのプロセスが含まれています。
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