Sign In
insight - Semantische Ähnlichkeit von Finanzberichten
Erkennung subtiler semantischer Verschiebungen in Finanzberichten durch Tiefes Lernen
Bestehende vortrainierte Embedding-Modelle und LLM-Embeddings sind unzureichend, um subtile semantische Verschiebungen in Finanzberichten zu erkennen. Um diese Lücke zu schließen, schlagen wir eine LLM-gestützte Pipeline speziell für die Financial-STS-Aufgabe vor.
Erkennung subtiler semantischer Verschiebungen in Finanzberichten durch Einsatz von Large Language Models
Bestehende vortrainierte Sprachmodelle sind unzureichend, um subtile semantische Verschiebungen in Finanzberichten zu erkennen. Durch den Einsatz von Large Language Models zur Datengenerierung und ein darauf basierendes Triplet-Netzwerk kann die Leistung bei dieser Aufgabe deutlich verbessert werden.
Products | Resources
© 2024 by Linnk AI