FinAnchor：面向金融预测的对齐多模型表示
计算与语言
2026-02-25 v1
摘要
从长文档进行金融预测面临诸多挑战，因为可操作信号常常稀疏且被噪声掩盖，而产生嵌入的最佳 LLM 因任务和时间段的不同而异。在本文中，我们提出 FinAnchor（Financial Anchored Representations），一个轻量级框架，通过无需对底层模型进行微调的方式整合来自多个 LLM 的嵌入。FinAnchor 通过选择一个锚嵌入空间并学习线性映射，将来自其他模型的表示对齐到该锚上。这些对齐特征随后被聚合以形成用于下游预测的统一表示。跨越多个金融 NLP 任务，FinAnchor 始终优于强大的单模型基线和标准集成方法，证明了对齐异构表示以实现稳健金融预测的有效性。
引用
@article{arxiv.2602.20859,
title = {FinAnchor: Aligned Multi-Model Representations for Financial Prediction},
author = {Zirui He and Huopu Zhang and Yanguang Liu and Sirui Wu and Mengnan Du},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.20859},
year = {2026}
}
备注
11 pages, 4 figures, 5 tables