GPT-FinRE: In-context Learning for Financial Relation Extraction using Large Language Models

GPT-FinRE: In-context Learning for Financial Relation Extraction using Large Language Models

1. 本研究の学術的な背景と研究が解決する問題は何ですか？
==> 本研究は、NLPにおける重要なタスクである関係抽出 (RE) について述べています。金融ドメインにおいて、REはニュース記事、収益報告書、企業の申請書などの金融文書から有用な情報を抽出する上で重要な役割を持っています。

2. 本研究の目的及び学術的独自性と創造性は何ですか？
==> 本研究では、金融文書からの関係抽出を目的として、ICLフレームワークを用いたOpenAIモデルを採用しました。また、学習を必要としない密なリトリーバーと、学習ベースのリトリーバーを使用し、リトリーブ戦略を試みました。本手法により、リーダーボードで4位を獲得し、F1スコアは0.718という結果を得ることができました。

3. 研究の着想を得た経緯や、関連する国内外の研究動向とは何ですか？
==> 関係抽出は、自然言語処理の中でも重要な問題で、その用途は広範囲にわたります。近年では、金融ドメインでの関係抽出の研究が行われており、REFinDというデータセットが作成されたことが挙げられます。

4. 本研究で何をどのように、どこまで明らかにした？
==> 本研究では、金融ドメインにおける関係抽出の課題を解決するために、OpenAIモデルを使用したICLフレームワークによる手法を提案しています。また、学習を必要としない密なリトリーバーと、学習ベースのリトリーバーを使用することで、F1スコア0.718を達成し、4位を獲得することができました。

5. 本研究の有効性はどのように検証した？
==> 本研究では、開催された共有タスクのパフォーマンスを通じて、提案手法の有効性を検証しています。