arXiv cs.AI· Yunbai Zhang, Yunyi Gao, Han-Tai Shiao·· 13 小时前AI 评分24
FIRME：面向演化型异构投资者知识的注册表锚定记忆图
FIRME: Registry-Anchored Memory Graphs for Evolving, Heterogeneous Investor Knowledge
AI 导读
FIRME 是一种注册表锚定的记忆图，将不同来源和时期的投资者观察对齐到持久规范关系并保留来源、时间与上下文。在投资者电话与现金流记录及 S&P 500 财报电话记录上，相比缺少别名记忆的历史注册表，其末期 Correct Match Rate 在四种数据集-后端设置下提升 7.8-12.1 个百分点。
正文 · AI 翻译
摘要：复用投资者知识的金融 AI 工作流需要持久记忆，能够跨来源、跨时期整合观察结果，同时不丢失身份或来源信息。在知识图谱中，反复出现的观察可能采用不同的表面形式，导致关系历史碎片化，使证据无法累积。我们提出记忆演化融合与身份注册表（FIRME），这是一个以注册表为锚点的记忆图谱，将传入的观察结果与持久化的规范关系进行对齐，并保留其来源、时间和上下文。在时期内部，基于规则的融合将投资者电话会议讨论与投资组合现金流信号直接关联，或通过固定的产品-主题本体进行关联。跨时期时，规范身份和持久别名将反复出现的观察引导至同一关系历史；确定性更新总结强化、不活跃和重新激活。我们在专有的投资者电话会议和现金流记录以及标普 500 财报电话会议记录上评估 FIRME。与保留规范身份和语义回退但省略别名记忆的历史注册表相比，在固定评判和回退审查协议下，FIRME 在四种数据集-后端设置中将最终期正确匹配率提高了 7.8-12.1 个百分点。对每种设置下 200 条传入观察进行的盲法人工审计发现，正确匹配率提升 9.0-16.5 个百分点，重新关联召回率提升 22.5-29.0 个百分点，且四个样本中观察到的合并精确率均更高。另一项审计发现，在投资者电话会议设置中，完整时期内部融合产生的 300 个输出中有 293 个具有有效证据路径。提取忠实度和往返诊断评估了来源依据以及提取器生成的图谱内容的保留情况。
| 评论： | 20 页。已被 ACM ICAIF 2026 第三届金融大语言模型与生成式 AI 研讨会（AI4F）接收（非存档） |
| 主题： | 人工智能（cs.AI）；计算与语言（cs.CL） |
| 引用为： | arXiv:2610.40482 [cs.AI] |
| （或 arXiv:2610.40482v1 [cs.AI] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.40482 arXiv 颁发的 DOI 通过 DataCite |
提交历史
来自：Yunbai Zhang [查看电子邮件]
[v1]
2026 年 10 月 29 日星期四 17:13:45 UTC（84 KB）
来源：arXiv cs.AI · arxiv.org