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财务报表的数值推理
财务报告通过分析公司的运营情况提供重要见解，但通常长度过长，约 30 至 40 页，对于动态市场的快速决策提出了挑战。为解决这个问题，我们利用经过微调的大型语言模型（LLM）从用户提出的问题中提炼关键指标和运营指标。我们设计了一种定位关键数
PDF6 months ago
基于大型语言模型的金融文件零样本问答
我们引入了一种基于大型语言模型的方法来回答需要多跳数字推理的复杂问题。我们的方法使用新颖的零样本提示，将所需的推理编码到 Python 程序或领域特定语言中，并通过程序解释器执行生成的程序，从而减轻了大型语言模型在执行准确的算术计算时的局限
PDF7 months ago
财务虚假陈述检测：实际评估
本文提出并综述了财务报表中错误检测的评估流程，并提出了基于时间和错误检测等实际因素的新型评估方法，分析不同模型和特征类型在其下的表现。
PDFa year ago
利用 LLMs 从混合长文档中检索 KPI 的综合框架与数据集
本文提出了一个基于自动化金融信息提取框架的研究，该框架可以提高大型语言模型在理解和提取来自复杂的混合文本数据类型，特别是金融报告中的信息，尤其是数字提取方面的准确性。与一个简单的方法相比，我们在 GPT-3.5 和 GPT-4 上进行了评估
PDFa year ago
面向表格和文本混合数值推理的全面解决方案程序化预训练
本文提出了三个预训练任务，具体包括：变量完整性排名（Variable Integrity Ranking）；变量操作符预测（Variable Operator Prediction）；变量关键词屏蔽（Variable Keyphrase M
PDFa year ago
实现金融报告中数值一致性检查自动化
KPI-Check 使用 BERT 过滤和文本分类技术，自动识别纠正金融报告中的同义词关键绩效指标，实现了高匹配性能。目前，这个工具正在为一家全球性审计公司的资产负债表和损益表审核工作提供帮助。
PDF2 years ago
ICMLKPI-EDGAR：一个新型财务文档关系抽取数据集及其度量标准
KPI-EDGAR 是一个基于文件上传到 EDGAR 系统的财务报告的联合命名实体识别和关系提取的数据集，该数据集的主要目标是从财务文件中提取关键绩效指标，并将它们链接到他们的数值和其他属性。我们还提供了四个附带的基准测试，用于衡量未来潜在
PDF2 years ago
ACLTAT-QA：面向金融领域表格和文本混合内容的问答基准
本文提出了一个新的 QA 数据集 TAT-QA，并提出了一个新的 QA 模型 TAGOP，该模型可以同时推理表格和文本的含义，但该模型的 F1 值达到了 58.0％，距离专家水平还有较大的差距（90.8％），本文提供的 TAT-QA 可以作
PDF3 years ago
应用自然语言处理技术分析可持续性报告
本文介绍了利用自然语言处理技术构建的问答型模型 ClimateQA，该模型可用于分析财务报告以确定与气候相关的内容，以应对气候变化对全球股市等投资领域的巨大影响。
PDF4 years ago