FinAI-BERT: A Transformer-Based Model for Sentence-Level Detection of AI Disclosures in Financial Reports
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摘要
本研究提出FinAI-BERT，一种基于Transformer架构的领域自适应语言模型，针对财务报告中的AI相关句子进行分类。模型采用手工标注的1586条句子数据训练，实现了99.37%的准确率和高达0.993的F1分数，优于传统机器学习模型。同时，结合SHAP方法进行模型可解释性分析，展示了对关键AI术语的语义理解能力，且具备时间稳健性和对对抗样本的高鲁棒性，为金融文本的细粒度主题识别提供了实用工具 [page::0][page::1][page::3][page::6][page::10]。
