arXiv · cs.AI · Yunbai Zhang, Yunyi Gao, Han-Tai Shiao · 10 小时前模型评分36
DiRAFT：基于聚合话语先验的隐私感知金融对话记录合成
DiRAFT: Privacy-Aware Financial Transcript Synthesis from Aggregate Discourse Priors
导读
DiRAFT 从训练记录中提取金融概念图并记录概念首次出现的顺序，再依据聚合的转移、起始概念和计划长度先验采样新图，生成不依赖单条原始对话的合成金融对话记录。在 1,400 条投资者电话输出的人工评估中，随机采样比贪心和 top-3 更少命中非公开投资者事实，同时在转移保真度与结构重叠之间取得较好平衡。该研究只提供残余保密风险的实证证据，未给出形式化保证。
分类置信度
中 · 待人工复核
- 只有单一媒体来源，需要人工复核。
来源级别：媒体与个人
应用领域：金融
事件类型：研究发布
证据摘录
- “We introduce DiRAFT (Discourse Realization from Aggregate First-order Transitions), which extracts financial concept graphs and records the order in which concepts are first introduced.”
- “These complementary assessments provide empirical evidence on residual confidentiality risks without establishing a formal guarantee.”
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