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搜索结果 - 4
超越表面相似性：检测金融叙述中微妙的语义转变
介绍了金融领域特定的 NLP 任务 —— 金融语义相似性（Financial-STS）任务，该任务的目的是评估金融报告对比中的细微语义差异，以帮助金融决策，发现现有的预训练嵌入模型和 LLM 嵌入不足以区分这些细微的金融故事变化，因此提出了
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4 months ago
自然语言处理与多模式股价预测
该研究利用股票百分比变化作为训练数据，采用人工智能技术（如长短期记忆网络、支持向量机和自然语言处理模型）分析公开发布的新闻文章，使用专门的 BERT 自然语言处理模型预测股票价格趋势，强调不同数据特征和行业特定数据的有效性。
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6 months ago
FinMe: 具有分层记忆和角色设计的性能增强的大型语言模型交易代理
近期大型语言模型在各个领域的问答任务中表现出了显著的效能，这些模型在整合广泛的网络知识方面非常强大，因此引发了开发以大型语言模型为基础的自主智能体的兴趣。本研究将引入一种名为 FinMe 的创新的以大型语言模型为基础的智能体架构，用于金融决
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7 months ago
金融情感分析：从转换器回到可解释的词典（XLex）
介绍了一种名为 eXplainable Lexicons 的新方法，该方法结合了基于词典和变压器模型的优点，并利用 SHapley Additive exPlanations 进行解释。实验证明了该模型在金融数据分析中的高效性和可解释性，是
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a year ago
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