Exploration and selection of LLM models for financial text simplification
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Abstract
This research is dedicated to the simplification of Spanish-language financial texts to enhance
accessibility for screen readers. We present a qualitative and quantitative analysis of the text
simplification process, employing a set of Spanish simplification rules and metrics. Our study
evaluates the outcomes resulting from the application of three distinct financial datasets to
four pre-trained models. The primary objective is to identify the most effective models for
text simplification and determine those warranting further investment through fine-tuning and
training. This study contributes to improving the accessibility and comprehensibility of financial
documents for individuals with visual impairments.
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References
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