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进化式 LLM 特征实现可解释分类
论文提出进化框架，迭代发现自然语言特征定义（评分规则），由 LLM 生成候选二值特征并评估样本，训练逻辑回归等透明分类器。进化特征平均比单次评分规则提升 2.9 个百分点，并在三个任务中的两个超越零样本 LLM 分类。在信用风险任务上，零样本 LLM 仅达随机水平且偏向单一类别，进化特征则给出平衡…
arXiv cs.LG27 天前
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论文提出进化框架，迭代发现自然语言特征定义（评分规则），由 LLM 生成候选二值特征并评估样本，训练逻辑回归等透明分类器。进化特征平均比单次评分规则提升 2.9 个百分点，并在三个任务中的两个超越零样本 LLM 分类。在信用风险任务上，零样本 LLM 仅达随机水平且偏向单一类别，进化特征则给出平衡…
论文利用六年真实电子发票数据构建买方与卖方双视角多重交易网络，提出DefaultGNN双视角图神经网络框架预测企业违约。该方法在属性基线和图基线上均有显著提升，尤其对内在风险信号有限的企业。与持牌信用评级机构合作验证显示，该模型在不增加违约风险的前提下将审批率提升7-11个百分点。