使用GPT-4和改进的BERT融合模型进行财务文本分析和信用风险评估

科学领域:

• 金融技术 (金融科技)
• 自然语言处理 (NLP) 是一种自然语言处理.
• 计算金融是指计算金融.

背景情况:

• 传统的信用风险评估与非结构化财务数据作斗争.
• 局限性包括不良的上下文推理,行业术语识别和隐含风险表达.
• 现有的方法在复杂的金融文本中缺乏适应性和解释性.

研究的目的:

• 开发一种先进的混合模型,以便在非结构化金融文本中更好地识别信用风险.
• 克服传统方法在分析长文本和特定行业术语方面的局限性.
• 提高信用风险评估的上下文理解,行业适应性和解释性.

主要方法:

• 一个混合模型,将生成预训练变压器-4 (GPT-4) 结合起来,用于语义理解和从变压器 (BERT) 获得双向编码器表示,用于特征提取.
• 整合了金融词典增强模块和命名实体识别 (NER) 组件.
• 利用GPT-4进行基于提示的生成,以提取隐藏的风险信息,并使用双模型语义融合机制,以重视多层次风险评估的注意力.

主要成果:

• 与基线模型相比,拟议的混合模型表现出优越的性能.
• 在信用风险评估中实现了更高的准确性,适应性和解释性.
• 通过对公共金融数据集和现实世界年度报告的实验验验证的有效性.

结论:

• 混合GPT-4和BERT模型显著提高了在非结构化财务文本中的信用风险识别.
• 该方法为金融文本分析提供了一个强大的解决方案,解决了以前方法的关键局限性.
• 这项研究对金融科技和NLP的进步具有理论和实际意义.