研究团队提出股票预测框架LENS
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2026年11月4日，arXiv机器学习领域发布研究成果，研究团队提出了名为LENS的股票预测框架。该框架将关系可靠性作为核心信号，融合了大语言模型（LLM）提取的静态先验图与新闻动态语义图。具体机制上，LENS通过置信度加权来抑制低一致性的先验边，并借助门控模块实现逐股、逐日的动态双图融合。实验评估显示，在S&P 500和NASDAQ 100数据集上，LENS相比最强基准模型，将AR@5指标分别提升了16.4%和15.5%，SR@5指标分别提升了22.6%和20.9%。
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- arXiv 机器学习LENS：结合 LLM 先验与新闻语义图的可靠性感知股票预测框架
研究团队提出股票预测框架 LENS，将关系可靠性作为核心信号，融合 LLM 提取的静态先验图与新闻动态语义图。该框架通过置信度加权抑制低一致性先验边，并利用门控模块逐股逐日动态融合两图。在 S&P 500 与 NASDAQ 100 上，LENS 较最强基准将 AR@5 分别提升 16.4% 和 15.5%，SR@5 分别提升 22.6% 和 20.9%。
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