arXiv · cs.CL· Ziming Dai·· 19 天前AI 评分33
LLM-BlockFE：LLM 引导的分块特征工程，通过可执行程序搜索将长文本转为预测特征
Long Text to Predictive Features: LLM-Guided Blockwise Feature Engineering via Executable Program Search
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Ziming Dai
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.12390v1
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AI 导读
研究者提出 LLM-BlockFE，一个 LLM 引导的离线特征构建框架，通过增量拼接不可变代码块并搜索可执行特征程序，将长文本转为结构化特征，避免在线推理时调用 LLM。该方法引入基于深度校准信用分配的块级回滚机制和交错多轨迹搜索。在两个公开和两个私有数据集上，AUC 较最强基线绝对提升 0.0069 至 0.0358；五个已上线的金融风控应用监测显示 KS 较现有人工策略绝对提升 0.02 至 1.56 个百分点。
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