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基于正负例思维链的表格-文本混合金融数据自动问答方法
1
作者
李希
刘喜平
+3 位作者
舒晴
谭钊
万常选
刘德喜
《中文信息学报》
北大核心
2025年第7期102-113,共12页
金融领域表格-文本混合数据的自动问答面临复杂数值推理等挑战。针对这一挑战,该文提出了正负例思维链方法。思维链技术通过选取演示样本,搭配提示指令,能有效提升大语言模型的多步骤推理能力。但思维链的演示样本多为人工制作,费时费力...
金融领域表格-文本混合数据的自动问答面临复杂数值推理等挑战。针对这一挑战,该文提出了正负例思维链方法。思维链技术通过选取演示样本,搭配提示指令,能有效提升大语言模型的多步骤推理能力。但思维链的演示样本多为人工制作,费时费力,且影响大模型推理。受正例和负例对学习效果影响的启发,该文从大模型的推理结果中抽取样本,构建正例样本池和负例样本池。采用静态和动态相结合的策略选取不同类型的演示样本:选择最佳正例能够保障大语言模型输出的准确率,选择相似负例能够指导大语言模型规避错误推理。实验结果显示,该方法在FinQA数据集上的准确率提高了3.6%,在FinQA-fix数据集上的准确率提高了12.73%,显著提升了大模型的数值推理能力。
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关键词
思维链
正负例
表文混合问答
大语言模型
数值推理
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题名
基于正负例思维链的表格-文本混合金融数据自动问答方法
1
作者
李希
刘喜平
舒晴
谭钊
万常选
刘德喜
机构
江西财经大学计算机与人工智能学院
江西科技师范大学智能制造学院
出处
《中文信息学报》
北大核心
2025年第7期102-113,共12页
基金
国家自然科学基金(62076112,61972184,62462034)
江西省自然科学基金(20192BAB207017,20232ACB202008)
江西省研究生创新专项资金项目(YC2022-B157)。
文摘
金融领域表格-文本混合数据的自动问答面临复杂数值推理等挑战。针对这一挑战,该文提出了正负例思维链方法。思维链技术通过选取演示样本,搭配提示指令,能有效提升大语言模型的多步骤推理能力。但思维链的演示样本多为人工制作,费时费力,且影响大模型推理。受正例和负例对学习效果影响的启发,该文从大模型的推理结果中抽取样本,构建正例样本池和负例样本池。采用静态和动态相结合的策略选取不同类型的演示样本:选择最佳正例能够保障大语言模型输出的准确率,选择相似负例能够指导大语言模型规避错误推理。实验结果显示,该方法在FinQA数据集上的准确率提高了3.6%,在FinQA-fix数据集上的准确率提高了12.73%,显著提升了大模型的数值推理能力。
关键词
思维链
正负例
表文混合问答
大语言模型
数值推理
Keywords
chain-of-thoughts
positive and negative examples
table-text hybrid question answering
large language models
numerical reasoning
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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被引量
操作
1
基于正负例思维链的表格-文本混合金融数据自动问答方法
李希
刘喜平
舒晴
谭钊
万常选
刘德喜
《中文信息学报》
北大核心
2025
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