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SETN：基于文本和网络信息增强的股票嵌入
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了使用领域自适应预训练的基于转换器的模型来嵌入文本信息，并使用图神经网络模型来抓取网络信息的增强型股票嵌入（SETN）。该模型在相关公司信息提取任务上的性能优于基线方法，为财富管理行业的应用提供了有希望的途径。
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关键要点
- 本研究提出了领域自适应预训练的基于转换器的模型。
- 该模型用于嵌入文本信息和抓取网络信息。
- 增强型股票嵌入（SETN）模型在相关公司信息提取任务上表现优于基线方法。
- 所提出模型的股票嵌入在创建主题型基金方面效果更佳。
- 该研究为财富管理行业的应用提供了有希望的途径。
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