arXiv cs.CL· Xiaoyu Ma, Kelvin J. L. Koa, Yuncong Liu, Ke-Wei Huang·· 2 天前AI 评分24
财报电话会 NLP 基准何时算"会后"？论文提出 Availability Contract
When Does "Post-Call" Begin? An Availability Contract for Earnings-Call NLP Benchmarks
AI 导读
针对财报电话会 NLP 基准中预测目标早于文本或音频输入完成的"事件内时序错配"，论文提出 Availability Contract，要求基准明确输入边界、输入可用性证据、结果起点及所支持结论。
正文 · AI 翻译
摘要：企业财务披露往往随时间展开，公告、准备好的发言和讨论跨越多个高频收益区间。因此，当预测目标在模型所使用的文本或音频输入完成之前就已开始时，金融 NLP 基准测试可能会遭受事件内时间错配。按时间顺序的训练—测试划分并不能防止这种错配，因为它发生在单个事件内部，而非跨样本之间。我们引入了一种可用性契约（Availability Contract），要求基准测试说明输入边界、输入可用性的证据、结果起始点以及该证据所支持的主张。我们将此框架应用于来自 24 家公司的 552 次财报电话会议。对于每次电话会议，我们固定收益终点，并比较前收盘价、一个基于文档的电话会议开始代理，以及一个基于重建音频结束加上规定处理宽限期的完成代理。在此基线下，从电话会议开始代理切换到完成代理会使 9.4% 的电话会议收益符号翻转。在固定完成时钟切点的情况下，28.3% 的电话会议五分位发生变化。在一项针对公开财报电话会议波动率基准的独立发布时段分析中，将盘前目标窗口向前移动一个交易时段，会使四个冻结预测流的三日均方误差上升 18.1–21.4%，而它们的点排名保持不变。总体而言，结果表明，即使模型排名看似稳定，标签和损失也可能在很大程度上取决于所声明的结果时钟。可用性契约使这一假设变得明确，并将输入后主张与可用的时间证据联系起来。
| 评论： | ICAIF 2026 |
| 主题： | 计算金融（q-fin.CP）；计算与语言（cs.CL）；机器学习（cs.LG） |
| 引用为： | arXiv:2610.21659 [q-fin.CP] |
| （或 arXiv:2610.21659v1 [q-fin.CP] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.21659 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI（待注册） |
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| 相关 DOI： | https://doi.org/10.1145/3858063.3858902
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来自：Kelvin Koa [查看电子邮件]
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2026年10月15日星期四 10:40:06 UTC（6,034 KB）
来源：arXiv cs.CL · arxiv.org