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English(EN) Long Text to Predictive Features: LLM-Guided Blockwise Feature Engineering via Executable Program Search

新的 LLM-BlockFE 框架将文本转换为可执行特征，用于风险控制

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了 LLM-BlockFE，一个新颖的框架，旨在将非结构化长文本转换为可执行的特征程序，用于工业风险控制系统。该方法旨在绕过推理过程中实时调用 LLM 的需求，从而提高效率。LLM-BlockFE 采用块级回滚机制和多条搜索轨迹来构建特征程序，然后将其冻结以进行部署。该框架在各种数据集和金融风险控制的实际应用中均显示出 AUC 分数显著提高。 AI

影响 该方法可以简化非结构化文本数据到预测模型的集成，提高风险控制应用的效率。

排序理由 该集群描述了一篇研究论文，其中详细介绍了一种使用 LLM 进行特征工程的新方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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新的 LLM-BlockFE 框架将文本转换为可执行特征，用于风险控制

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Ziming Dai, Dabiao Ma, Ziheng Guo, Jack Dong, Zimu Zhou ·

    长文本到预测特征：通过可执行程序搜索进行LLM引导的块状特征工程

    arXiv:2610.12390v1 Announce Type: cross Abstract: Industrial risk-control systems typically rely on structured-data models for efficient prediction, yet substantial valuable information remains embedded in unstructured long text. Extracting this information through manual feature…

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