FinGen: A Dataset for Argument Generation in Finance

思考未来是人们日常生活中重要的活动之一。未来学家也付出了很多努力来研究未来可能出现的情景。我们认为，在自然语言处理研究中，探索这个方向仍处于早期阶段。因此，我们提出了三个金融应用场景下的论证生成任务。我们的实验结果表明，这些任务对于代表性生成模型仍然是巨大的挑战。基于我们的实证结果，我们进一步指出了这个研究方向中的一些未解决的问题和挑战。

论文旨在探索自然语言处理在金融应用场景下的未来发展方向，提出了三个金融领域的论点生成任务，并验证了当前代表性生成模型的挑战性。

论文提出了针对金融领域的论点生成任务，探索自然语言处理在金融领域的应用前景，同时提出了当前代表性生成模型在这一任务中的局限性和挑战性。

论文使用金融领域的实际数据集进行实验，证明了当前生成模型在金融领域的应用仍然面临许多挑战，如如何捕捉金融领域的专业术语和行话等。同时，论文还指出了未来研究中需要解决的一些问题和挑战。

在相关研究方面，近年来也有许多关于自然语言处理在金融领域的研究，如《Financial Narrative Processing》、《Deep Learning for Event-Driven Stock Prediction》等。