Grounded Event Extraction from SEC 8-K Filings with a Fine-Grained Taxonomy
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摘要
本研究提出一个基于受限输出与引文 grounding 的两阶段LLM事件提取框架，用以将美国上市公司Form 8-K披露映射到包含119种细项的三层级本体。第一阶段在输出时强制符合 taxonomy 并以四词组的引文对原文进行锚定，第二阶段对每条引文重新评估并给出1–5的质量分数作为可靠性钉度。这一体系应用于2022–2026年的292,984份8-K filings，产出601,088条有根标签，并在5,125条标签的分布上通过独立 judge 验证其精确性随分数提升而增强，最高达到0.96的精确度，低分标签的错误与缺失率显著下降。经济学验证通过无语言模型的事件研究，表明不同标签对市场反应具有显著差异，且标签信息优于仅依赖Item Code的判定。数据集亦对外发布，供后续研究及应用使用。 [page::0][page::1][page::2]
