論文の概要: FinMetaMind: A Tech Blueprint on NLQ Systems for Financial Knowledge Search
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.17333v1
- Date: Sat, 24 Jan 2026 06:30:26 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-27 15:23:07.601341
- Title: FinMetaMind: A Tech Blueprint on NLQ Systems for Financial Knowledge Search
- Title（参考訳）: FinMetaMind:金融知識検索のためのNLQシステムに関する技術図
- Authors: Lalit Pant, Shivang Nagar,
- Abstract要約: 自然言語クエリ(NLQ)は、構造化されたクエリ構文の代わりに、平易なヒューマン言語を使って情報システムの検索と対話を可能にする。
本稿では、金融知識検索に適した近代NLQシステムの設計に関する技術的青写真を示す。
本システムは,自然言語処理,検索工学,ベクトルデータモデルのコア構造を用いて,財務データ検索に固有の,関連性ランキング,データ更新性,エンティティ認識といった重要な課題に対処することを目的としている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Natural Language Query (NLQ) allows users to search and interact with information systems using plain, human language instead of structured query syntax. This paper presents a technical blueprint on the design of a modern NLQ system tailored to financial knowledge search. The introduction of NLQ not only enhances the precision and recall of the knowledge search compared to traditional methods, but also facilitates deeper insights by efficiently linking disparate financial objects, events, and relationships. Using core constructs from natural language processing, search engineering, and vector data models, the proposed system aims to address key challenges in discovering, relevance ranking, data freshness, and entity recognition intrinsic to financial data retrieval. In this work, we detail the unique requirements of NLQ for financial datasets and documents, outline the architectural components for offline indexing and online retrieval, and discuss the real-world use cases of enhanced knowledge search in financial services. We delve into the theoretical underpinnings and experimental evidence supporting our proposed architecture, ultimately providing a comprehensive analysis on the subject matter. We also provide a detailed elaboration of our experimental methodology, the data used, the results and future optimizations in this study.
- Abstract（参考訳）: 自然言語クエリ(NLQ)は、構造化されたクエリ構文の代わりに、平易なヒューマン言語を使って情報システムの検索と対話を可能にする。
本稿では、金融知識検索に適した近代NLQシステムの設計に関する技術的青写真を示す。
NLQの導入は、従来の手法と比較して知識検索の精度とリコールを高めるだけでなく、異なる財務対象、事象、関係を効率的にリンクすることで深い洞察を促進する。
本システムは,自然言語処理,検索工学,ベクトルデータモデルのコア構造を用いて,財務データ検索に固有の,関連性ランキング,データ更新性,エンティティ認識に関する重要な課題に対処することを目的とする。
本稿では,金融データや文書に対するNLQのユニークな要件を詳述するとともに,オフラインインデックス作成とオンライン検索のためのアーキテクチャコンポーネントの概要を述べるとともに,金融サービスにおける知識検索の強化に関する現実的なユースケースについて論じる。
提案したアーキテクチャを支える理論的基盤と実験的な証拠を掘り下げ、最終的に主題に関する包括的な分析を提供する。
また, 実験手法, 使用データ, 結果, 今後の最適化について, 詳細な検討を行った。
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