English(EN) Learning to Aggregate Zero-Shot LLM Agents for Corporate Disclosure Classification

研究人员聚合零样本LLM输出以提高股票回报预测

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-05-01 04:00

研究人员开发了一种轻量级的监督聚合器，用于组合多个零样本大型语言模型（LLM）的输出来对公司披露进行分类。该方法旨在通过利用无需特定任务微调即可分析财务披露的LLM的多元化视角来提高预测准确性。与单独的LLM分类器和基线模型相比，该聚合器表现出更优越的性能，特别是在不同模型产生冲突预测的混合信号披露方面。研究表明，虽然零样本LLM能够捕捉有价值的财务信号，但监督聚合方法是最大化这些收益的关键。 AI

影响通过提高公司披露分类的准确性，增强了LLM在金融分析中的效用。

排序理由关于LLM输出聚合新方法的学术论文。

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报道来源 [1]

arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Kemal Kirtac · 2026-05-01 04:00

Learning to Aggregate Zero-Shot LLM Agents for Corporate Disclosure Classification

arXiv:2603.20965v2 Announce Type: replace-cross Abstract: This paper studies whether a lightweight supervised aggregator can combine diverse zero-shot large language model outputs into a stronger downstream signal for corporate disclosure classification. Zero-shot LLMs can read d…

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