본 연구는 미국 증권거래위원회(SEC) 보고서 및 분기별 실적 발표 통화 기록(ECT)에서 추출한 문장을 사용하여 부채, 주당 순이익(EPS), 매출의 세 가지 핵심 재무 지표에 대한 문장 수준의 입장을 감지하는 데 초점을 맞춘 말뭉치를 소개한다. 연구에서는 Form 10-K 연례 보고서 및 ECT에서 추출한 문장에 대해 고급 ChatGPT-o3-pro 모델을 사용하여 긍정, 부정, 중립으로 입장을 레이블링하고, 엄격한 인간 검증을 거쳤다. 제로샷, 퓨샷, Chain-of-Thought (CoT) 프롬프트 전략을 사용하여 최신 대규모 언어 모델(LLM)을 체계적으로 평가한 결과, CoT 프롬프팅을 사용한 퓨샷이 감독 기반 모델보다 우수하며, LLM의 성능이 SEC 및 ECT 데이터 세트에 따라 다르다는 것을 확인했다.
