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LLM提取SEC 10-K财务数据研究
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AI 综述
研究评估 Llama-3 8B、Qwen-2.5 14B 和 Llama-3.3 70B 在 SEC 10-K 文本中提取财务属性的表现，覆盖现金与等价物、短期债务、信贷额度及研发支出四类变量。Qwen-2.5 14B 在现金数据上达 83.33% F1，Llama-3.3 70B 在 R&D 叙事脚注中达 76.92% F1，参数规模与文档复杂度对齐可提升零样本准确率并缓解缺失数据偏差。
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9月30日
- arXiv · Computation and Language缺失财务数据危机解析：面向 SEC 10-K 提取的生成式 AI 流水线
研究评估 Llama-3 8B、Qwen-2.5 14B 和 Llama-3.3 70B 在 SEC 10-K 文本中提取财务属性的表现，覆盖现金与等价物、短期债务、信贷额度及研发支出四类变量。Qwen-2.5 14B 在现金数据上达 83.33% F1，Llama-3.3 70B 在 R&D 叙事脚注中达 76.92% F1，参数规模与文档复杂度对齐可提升零样本准确率并缓解缺失数据偏差。
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