כתבה
arXiv cs.CL ·
NMIXX: ניתוח נוירוני מתאים לחקירה תחומית של פיננס
NMIXX: Domain-Adapted Neural Embeddings for Cross-Lingual eXploration of Finance
המאמר NMIXX מציג ניתוח נוירוני שמתאים לחקירה תחומית של פיננס, ומדגים את יעילותו בשביל זיהוי תחומי פיננסיים. המאמר עושה שימוש במודל BGE-M3, ומציג תוצאות טובות בשביל זיהוי תחומי פיננסיים.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2507.09601v3 Announce Type: replace Abstract: Financial text embeddings must distinguish changes in event status, perspective, and obligations even when passages share similar wording. NMIXX adapts existing encoders through 18.8k source-linked triplets: paraphrases and Korean-English translations preserve meaning, while targeted financial rewrites introduce semantic contrasts. We examine this recipe across seven backbones on English and Korean financial and general-domain semantic textual similarity (STS), and analyze the composition and passage lengths of KorFinSTS. BGE-M3 attains the highest adapted financial correlations in this comparison, improving from 0.1969 to 0.2967 on FinSTS and from 0.0512 to 0.2732 on KorFinSTS. Its general English and Korean correlations decrease by 0.03
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית