Exploración y selección de modelos LLM para la simplificación de texto financiero

Contenido principal del artículo

Bertha C Brenes-Brenes
Saul Calderón-Ramírez

Resumen

Esta investigación está dedicada a la simplificación de textos financieros en español
para mejorar la accesibilidad de los lectores de pantalla. Presentamos un análisis cualitativo y cuantitativo del proceso de simplificación de textos, empleando un conjunto de
reglas y métricas de simplificación en español. Nuestro estudio evalúa los resultados
obtenidos de la aplicación de tres conjuntos de datos financieros a cuatro modelos pre
entrenados. El objetivo principal es identificar los modelos más eficaces para la simplificación de textos y determinar aquellos que justifican una mayor inversión para el finetunning y el entrenamiento. Este estudio contribuye a mejorar la accesibilidad y comprensibilidad de los documentos financieros para las personas con discapacidad visual.

Detalles del artículo

Cómo citar
Brenes-Brenes, B. C., & Calderón-Ramírez, S. (2024). Exploración y selección de modelos LLM para la simplificación de texto financiero. Revista Tecnología En Marcha, 37(7), Pág 50–56. https://doi.org/10.18845/tm.v37i7.7297
Sección
Artículo científico

Citas

P. Menon. (2023). Introduction to Large Language Models and the Transformer Architecture

V.Chaudhary.(2023).Transformers and LLMs: The Next Frontier in AI, ur(https://www.linkedin.com/pulse/

transformers-llms-next-frontier-ai-vijay-chaudhary/)

Legible. Fórmula de Crawford, url(https://legible.es/blog/formula-de-crawford/ )

K.North,M.Zampieri, M.Shardlow.(2023). Lexical Complexity Prediction: An Overview, url(https://dl.acm.org/

doi/10.1145/3557885)

K. Doshi(2021). Foundations of NLP Explained — Bleu Score and WER Metrics, https://towardsdatascience.com/foundations-of-nlp-explained-bleu-score-and-wer-metrics-1a5ba06d812b Repo: https://github.com/

BerthaBrenes/Text-Simplification-with-LLM