arXiv 论文：巴西葡语金融新闻分类数据集
原文标题：A Large-Scale Dataset for Multi-Class Financial News Classification in Brazilian Portuguese
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论文发布约 16 万篇巴西葡萄牙语金融新闻的大规模语料，并基于语义相似度建立弱监督多分类基准。实验显示任务对标签质量与类别分布高度敏感：人工标注子集上 KNN 最佳（准确率 47.3%），而 LLM 标注子集 F1 降至约 20%，凸显高质量人工标注的必要性。
- 问题
- 巴西葡语金融 NLP 缺少领域数据集与分类基准。
- 方法
- 发布约 16 万篇新闻语料，用多语言语义嵌入配合余弦相似度、KNN、FAISS 做弱监督多分类，并对比人工与 LLM 标注。
- 结果
- 人工标注子集上 KNN 最佳（准确率 47.3%、F1 31.9%）；LLM 标注子集准确率约 50%，但 F1 降至约 20%。
- 影响
- 说明弱标注与类别不均衡会显著拉低金融文本分类效果，做多语种金融 NLP 时应优先保证人工标注质量。
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