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Structuring the Unstructured: A Multi-Agent System for Extracting and Querying Financial KPIs and Guidance

Created by
  • Haebom

作者

Chanyeol Choi, Alejandro Lopez-Lira, Yongjae Lee, Jihoon Kwon, Minjae Kim, Juneha Hwang, Minsoo Ha, Chaewoon Kim, Jaeseon Ha, Suyeol Yun, Jin Kim

概要

本論文は,非定型金融報告書から構造化され,定量的な洞察を効率的かつ拡張可能に抽出する方法を提案する。大規模言語モデルに基づくマルチエージェントシステムを使用して、 抽出エージェントは主要なパフォーマンス指標(KPI)を自動的に識別し、形式を標準化し、正確性を検証し、 Text-to-SQLエージェントは自然言語クエリを介して実行可能なSQLステートメントを生成し、ユーザーがデータベーススキーマの知識なしに構造化データに正確にアクセスできるようにします。実験の結果、提案されたシステムは、非定型テキストを構造化データに正確に変換し、重要な情報を正確に検索するのに有効であることを示しています。約95%の精度で金融レポートを構造化データに変換し、自然言語クエリを使用した情報検索の課題で91%の精度を達成しました。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
非定型金融報告から定量的洞察を効率的かつ拡張可能に抽出する新しい方法を提示
大規模言語モデルベースのマルチエージェントシステムの有効活用
人間レベルの精度(約95%)でデータ変換や情報検索が可能。
様々な金融文書タイプに対する高い一般化性能
自然言語の問合せによるデータアクセスにより、専門知識がなくても情報検索が可能。
Limitations:
論文では、具体的なシステムアーキテクチャと実装の詳細の説明が不足している可能性があります。
使用される大規模言語モデルの種類と特性の詳細な説明が不足する可能性があります。
実験データの規模と多様性に関する詳細情報は限られている可能性があります。
実際の金融市場環境におけるシステムの適用と性能評価に関するさらなる研究が必要
エラー処理と例外状況のロバストネス評価が必要です。
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