金融领域长思维链压缩实战：afac2025挑战组赛题三解析与实现

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金融领域的文本数据有三个显著特点：

专业术语密集 ：如 ”CDS 价差扩大 50 个基点 ” 这样的表述，传统压缩算法会视为普通字符串处理
长程依赖性强 ：一个财报中的关键信息可能分布在相隔很远的段落中
信息价值密度不均 ：小数点后数字的精度可能比大段描述性文字更重要

Gzip/Deflate：平均压缩比 38%，但会破坏文本结构
LZMA：压缩比提升到 45%，但解压耗时增加 3 倍
BPE 分词 + 霍夫曼编码 ：专业术语处理较好，但对长程依赖无效

基于 Transformer 的模型可以：

识别金融实体间的关联
保持数值精度不变
自动学习文本层次结构

我们采用三层编码器 - 解码器结构：

class FinancialCompressor(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.encoder = TransformerEncoder(
            num_layers=3,
            d_model=256,
            nhead=8,
            dim_feedforward=1024
        )
        self.quantizer = VectorQuantizer(
            num_embeddings=512,
            embedding_dim=256
        )
        self.decoder = TransformerDecoder(
            num_layers=3,
            d_model=256,
            nhead=8
        )

关键创新点：

混合注意力机制 ：局部窗口注意力 + 全局稀疏注意力
数值感知损失函数 ：对数字部分采用 MSE 损失，文本部分用交叉熵
动态压缩比 ：根据信息熵自动调整压缩强度

# 数据预处理示例
class FinancialDataset(Dataset):
    def __init__(self, texts, max_len=1024):
        self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("finbert")
        self.texts = self._chunk_texts(texts, max_len)

    def _chunk_texts(self, texts, max_len):
        # 特殊处理表格数据
        processed = []
        for text in texts:
            if is_table(text):
                processed += table_to_sequences(text)
            else:
                processed += split_by_sections(text)
        return processed

# 模型训练关键代码
def train_epoch(model, dataloader):
    model.train()
    total_loss = 0
    for batch in dataloader:
        optimizer.zero_grad()

        # 数值部分特殊处理
        num_mask = create_number_mask(batch)
        output = model(batch["input_ids"])

        # 混合损失计算
        loss = alpha * numerical_loss(output[num_mask]) + \
               (1-alpha) * textual_loss(output[~num_mask])

        loss.backward()
        optimizer.step()

在 SEC 财报数据集上的表现：