arXiv cs.AI· Sujung Kim, Seung Hwan Cho, Sangjin Park, Young-Min Kim·· 2026-10-01AI 评分34
通过推理外化实现大语言模型股票回报预测的忠实叙事
Reasoning Externalization for Faithful Large Language Model Narratives of Stock Return Predictions
AI 导读
研究提出一种结合时间 SHAP 解释与历史类比的大语言模型股票预测叙事框架，通过逐步外化推理提升解释忠实度。在 Qwen3 模型上的对照实验显示，数值与关系推理外化使 Qwen3-32B-Instruct 的证据忠实度从 0.696 显著提升至 0.996。此外，引入历史状态类比虽未改善自动化忠实度，但在人工评估中获得了更高的实用性评分。
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