超越表面相似性：检测金融叙事中的细微语义变化
计算与语言
2024-03-22 v1
摘要
本文介绍 Financial-STS 任务，这是一个金融领域特定的 NLP 任务，旨在衡量成对金融叙事之间细微的语义相似性。这些叙事源自同一公司不同时期（例如同比比较）的财务报表。衡量这些成对叙事之间的细微语义差异，使市场利益相关者能够评估公司财务和运营状况随时间的变化，这对金融决策至关重要。我们发现，现有的预训练嵌入模型和 LLM 嵌入在辨别这些细微的金融叙事变化方面存在不足。为弥补这一差距，我们提出一个专为 Financial-STS 任务设计的 LLM 增强流程。在人工标注数据集上的评估表明，我们提出的方法优于在经典 STS 任务上训练的现有方法和通用 LLM 嵌入。
引用
@article{arxiv.2403.14341,
title = {Beyond Surface Similarity: Detecting Subtle Semantic Shifts in Financial Narratives},
author = {Jiaxin Liu and Yi Yang and Kar Yan Tam},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.14341},
year = {2024}
}