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arXiv Computer Science AITAPES: Preentrenamiento Predictivo Conjunto Alineado a Tareas para Secuencias de Eventos de Transacción
Se presenta TAPES, un marco de preentrenamiento predictivo conjunto alineado a tareas para secuencias de transacciones. Este modelo construye conjuntos de objetivos candidatos y selecciona el conjunto óptimo basado en la utilidad downstream de las representaciones aprendidas. Los experimentos demuestran que TAPES supera a las líneas de base en un entorno real de riesgo de transacción y en benchmarks financieros públicos.
InterFuse: Fusión Adaptativa Guiada por Interacción de Modelos Heterogéneos para la Clasificación de Riesgo de Pago
Se presenta InterFuse, un marco de fusión diseñado para guiar la agregación adaptativa de transacciones mediante la interacción entre modelos heterogéneos. Este método utiliza un estado de fusión compartido derivado de la interacción entre modelos para mejorar la clasificación de riesgo de pago. Los resultados indican que InterFuse supera a las líneas de base existentes, mejorando significativamente el recall y el AUC en múltiples conjuntos de datos.