May, 2024

FinGen：金融领域的论证生成数据集

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TL;DR在 NLP 研究中，我们探讨了未来的可能性，并在金融应用场景中提出了三个论证生成任务。实验结果表明，这些任务对于代表性生成模型来说仍然是巨大的挑战。基于我们的经验结果，我们进一步指出了这一研究方向中的几个未解决的问题和挑战。
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发现论文，激发创造
  • FinLLMs：用大型语言模型生成金融推理数据集的框架

    基于大型语言模型，通过使用常见的金融公式生成金融问题回答数据，FinLLMs 方法提供一种解决数据资源有限和注释成本高昂问题的方法。实验结果表明，由 FinLLMs 生成的合成数据有效地提升了金融领域几个大规模数值推理模型的性能，超过了两个常用基准金融问题回答数据集。

    Jan, 2024

  • ConvFinQA：探索在金融问答中的数字推理链

    本研究旨在探讨大规模预训练语言模型在金融领域中实现数值推理的挑战，提出了一个新的大规模数据集 ConvFinQA，对其进行了综合性实验和分析，为研究实际世界中复杂推理任务提供新的资源。

    Oct, 2022

  • 超越分类：最先进语言模型中的财务推理

    本文对大规模语言模型在金融领域中的应用进行了可行性研究，探讨了任务形式、数据生成、提示方法和评估能力等方面，发现在 6B 参数时可以生成相关的金融推理结果，并提供了名为 sFIOG 的公开数据集，以支持未来的研究。

    Apr, 2023

  • 法律事实的自动论证生成

    通过利用开源大型语言模型的生成能力，本研究着重于帮助法律专业人员分析法律案件，实验结果显示最佳方法生成的论点与基准集黄金标准标注平均重叠度达到 63%。

    Oct, 2023

  • 面向控制的神经论点生成

    本研究利用语言模型进行论点生成，实现针对特定话题、立场和方面的句子级别论点生成，定义论点方面检测作为必要方法，通过数据增强和生成反证来提高立场检测模型的性能。

    Apr, 2020

  • 经济领域的辩证文本生成

    本文介绍了如何利用 RuBERT fine-tuning 技术以及经过语言标注的经济新闻语料库来优化 ruGPT-3 模型，从而提高俄文下生成文字的准确率。

    Jun, 2022

  • FinQA: 金融数据上的数值推理数据集

    为了解决金融领域中财务报表分析的难题，本文提出了一个新的数据集 FinQA，并进行了广泛的实验。实验结果显示预训练模型在金融知识和复杂多步骤的数值推理方面远远不及专家人类。这个新的数据集应该为复杂应用领域的深入研究提供了可能性。

    Sep, 2021

  • 民事诉讼中的法律论证任务

    本文介绍了一个新的自然语言处理任务和数据集，基于美国民事诉讼领域，旨在为评估现代法律语言模型提供具有挑战的任务。研究表明，fine-tuning 法律 transformer 模型相对于随机基线模型更有优势，但推理法律论点的实际能力仍是具有挑战性的开放性研究问题。

    Nov, 2022

  • 利用外部检索证据增强的神经论证生成

    该研究提出了一种基于编码器 - 解码器神经网络的论证生成模型，通过从维基百科检索外部证据来生成不同方面的论证，实验结果表明，我们的模型建立的论证比流行的序列生成模型更具有话题相关内容。

    May, 2018

  • 你站在哪一边？一项用于端对端论点摘要和评估的多任务数据集

    通过引入一个涵盖辩论中各项任务的论证挖掘数据集，我们评估了多种生成基准模型，并发现虽然它们在个别任务上表现出有希望的结果，但在全部任务上的整体性能明显下降，这对于我们提出的数据集提出了挑战，需要进一步研究端到端的论证挖掘和概括。

    Jun, 2024