Sparse Attention Combined with RAG Technology for Financial Data Analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In response to the challenges of multimodal data integration, real-time information retrieval, model hallucination, and lack of interpretability in financial stock analysis, this paper proposes an innovative financial analysis framework—FSframe. It aims to address multiple challenges in stock analysis within the financial sector. The framework integrates various technological modules to provide comprehensive and efficient solutions for stock trend prediction and financial question answering tasks. First, FSframe optimizes large language models (LLMs), enhancing their adaptability to financial tasks, and incorporates prompt engineering to mitigate potential hallucination issues during the generation process, thereby improving the accuracy and reliability of the analysis. Secondly, the framework introduces Retrieval-Augmented Generation (RAG) technology, creating a dynamically updated financial knowledge base that enables the model to retrieve and integrate the latest market data, providing real-time external knowledge support for tasks. Furthermore, FSframe adopts a sparse attention mechanism, optimizing the processing efficiency of time-series data by filtering irrelevant information and focusing on key points, while also achieving efficient integration of time-series and textual data. Finally, through its modular design, FSframe organically combines the aforementioned advanced technologies, forming an innovative solution that blends multimodal data processing with real-time analysis, offering strong technical support for intelligent analysis in the financial sector. Validation on large-scale financial datasets (including historical stock prices, financial news, and market announcements) shows that FSframe significantly improves prediction accuracy and real-time responsiveness in stock trend forecasting and financial question answering tasks. Experimental results indicate that FSframe offers significant advantages in multimodal data integration, real-time performance, and interpretability, demonstrating excellent task adaptability and addressing the shortcomings of traditional methods. The FSframe framework not only provides an innovative solution for stock analysis in the financial sector but also opens new pathways for the development of intelligent financial technologies.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle