Системный анализ жанрово-событийной типологии финансовой информации без предварительного обучения
Аннотация
Дата поступления статьи: 17.10.2025Предлагается комплексный метод системного анализа и обработки финансовой информации без предварительного обучения по пяти взаимодополняющим таксономиям (жанр, тип события, тональность, уровень влияния, временность) с одновременным извлечением сущностей. Метод основан на ансамбле из трех специализированных инструкций для локальной модели искусственного интеллекта с адаптированным алгоритмом мажоритарного голосования и двухуровневым механизмом объяснимых отказов. Протокол валидирован сравнительным тестированием 14 локальных моделей на 100 экспертно размеченных единицах информации, при этом модель достигла 90 % точности обработки. Система реализует принципы самосогласованности и селективной классификации, воспроизводится на стандартном оборудовании и не требует обучения на размеченных данных.
Ключевые слова: системный анализ, классификация без предварительного обучения, обработка финансовой информации, ансамблевые методы, мажоритарное голосование, селективная классификация, модели искусственного интеллекта, объяснимые отказы, оптимизация, статистический метод