כתבה
arXiv cs.LG ·
פריצת דברים בתקשורת פיננסית: סקירה רגישה לזמן של M&A
Temporal Leakage in Financial News NLP: A Multi-Architecture Audit with a Regime-Specific M&A Signal
פריצת דברים בתקשורת פיננסית: סקירה רגישה לזמן של M&A. המאמר עוסק בבדיקה של תקשורת פיננסית והשפעתה על חידושי M&A. המחברים חקרו את השפעת סקירה רגישה לזמן על תקשורת פיננסית ומצאו כי היא יכולה להשפיע על חידושי M&A. המחברים גם חקרו את השפעת סקירה רגישה לזמן על תקשורת פיננסית במסגרת M&A.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2608.17223v2 Announce Type: replace-cross Abstract: Financial-news direction prediction has become a popular NLP benchmark, yet reported gains depend critically on whether the train-test split is chronological or random, i.e., on temporal leakage. We audit this dependence on a 49,799-article corpus across 16 feature-model combinations spanning TF-IDF, MiniLM, FinBERT, and fine-tuned RoBERTa-large / DeBERTa-v3-large, plus separate zero/few-shot and LoRA probes of Llama-3 and Qwen2.5 LLMs: random splits inflate MCC by $1.1\times$ to $6.5\times$, tracking model capacity and feature richness, and end-to-end FinBERT fine-tuning re-amplifies rather than closes the gap (size-matched ratio $1.75\times$). Conditioning on event type, mergers and acquisitions (M&A) is the only audited category
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית