arXiv NLP·19 天前★ 2

Fin_Agent 征战 FinEval 2026:多语言金融 NLP 方法

原文标题:Fin_Agent at FinEval 2026: Task-Aware Methods for Multilingual Financial NLP

重要度 2/5 · AI 综合评估报道影响力与新鲜度,4–5 分为高价值资讯。

AI 智能摘要

论文介绍 Fin_ 系统参加 FinEval 2026 多语言金融语言理解共享任务,覆盖希腊语金融命名实体识别、日语隐含沟通识别和多语言金融问答。希腊语 NER 公开 F1 达 0.9521,日语任务测试准确率 98.0%,多语言问答使用 BGE-M3 检索配合 Qwen3-32B 生成。

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问题
多语言金融文本理解,覆盖希腊语 NER、日语隐含沟通与金融问答。
方法
希腊语用标注感知数值规则加零样本 Qwen2.5-32B 分类,问答用 BGE-M3 检索配 Qwen3-32B 生成。
结果
希腊语 NER 公开 F1 0.9521、私有 0.8884;日语测试准确率 98.0%;问答 ROUGE-1 F1 0.3023/0.3419
影响
展示检索加生成加规则混合方案在低资源金融语种上的可行上限,但依赖数据集特定规则。
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原始标题:Fin_Agent at FinEval 2026: Task-Aware Methods for Multilingual Financial NLP
AI 中文标题:Fin_Agent 征战 FinEval 2026:多语言金融 NLP 方法
来源:arXiv NLP · 发布于 19 天前
分类:学术研究 · AI 重要度:★ 2(2)
标签:金融 NLP / 多语言 / 命名实体识别 / 问答系统 / 共享任务
关键词:金融NLP / FinEval 2026 / 多语言问答 / 命名实体识别 / BGE-M3
AI 处理:2026/10/14 15:02:56 · 模型 deepseek-chat · 规则版本 2026-10-10.1
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