金融新闻 NLP 中的时间泄漏：多架构审计与特定市场状态下的并购信号

英文标题：Temporal Leakage in Financial News NLP: A Multi-Architecture Audit with a Regime-Specific M&A Signal

该研究审计了金融新闻方向预测任务中的时间泄漏问题，指出模型表现高度依赖于采用按时间顺序划分还是随机划分训练集与测试集。作者在一个包含49,799篇文章的语料库上开展了多架构比较分析。研究强调，随机划分可能因时间泄漏而夸大预测性能，因此开发者应优先采用符合真实部署场景的时间序列评估方法。论文还报告了一个与特定市场状态相关的并购（M&A）信号。

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