Multimodal Language Models with Modality-Specific Experts for Financial Forecasting from Interleaved Sequences of Text and Time Series

创建于 2025-09-25T08:59:46.418088+08:00 更新于 2025-09-25T09:09:29.145175+08:00

摘要

本研究提出了一种基于模态专家的统一多模态架构MSE-ITT，针对交织的金融新闻文本与股价时间序列进行建模，通过设计跨模态对齐目标SALMON及动态显著词加权机制STW，实现了文本与时间序列的深度融合与联合推理。在大规模金融预测任务中刷新多项指标表现，并通过案例分析展示模型在语义歧义和情感理解上的优势，最终投资模拟也体现出显著经济效益 [page::0][page::1][page::5][page::7][page::8]

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