基于提示调优与多模型融合的金融文本事件检测方法

本发明提供一种基于提示调优与多模型融合的金融文本事件检测方法，通过两种不同策略对自然语言Prompt进行优化，分别利用包含金融文本的结构化Prompt和自然语言Prompt对大语言模型进行微调，用微调后的多模型进行推理，并提取多模型的隐藏状态进行融合，再通过多标签回归模型得到金融文本的事件检测结果。也即，本发明通过“融合特征+回归预测”的组合，保留了大语言模型深层语义信息的优势，并通过轻量级的回归模型实现了多事件、多频次的高效检测，显著提升了金融场景下文档级事件检测系统的性能与稳定性。此外，本发明还支持引入交叉注意力机制以实现模型间特征对齐，或利用门控机制进一步调控不同模型特征的贡献比例，以提升对复杂输入场景的适应能力。