Financial RAG Answer Quality Regression with Table-Text Evidence Features on RAGBench FinQA and eManual

Financial retrieval-augmented generation (RAG) systems must answer questions that combine narrative disclosures, tabular values, percentages, fiscal periods, and arithmetic relations. This study formulates answer evaluation as continuous quality regression and binary adherence classification on the...

Mô tả đầy đủ

Chi tiết về thư mục

Tác giả chính:	Lewis MacDonald
Định dạng:	Artigo
Ngôn ngữ:	Inglês
Được phát hành:	Scitific Publication Center 2026-01-01
Loạt:	Artificial Intelligence and Machine Learning Review
Những chủ đề:	retrieval-augmented generation financial question answering FinQA RAGBench answer-quality regression table-text evidence
Truy cập trực tuyến:	https://scipublication.com/index.php/AIMLR/article/view/418
Các nhãn:	Thêm thẻ Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!