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本文通过探究文化和语用推理，研究小型日英双语语言模型中的跨语言对齐，引入J-PragEval-v0基准，并提出用于推理时干预的Pragmatic Representation Steering方法。
本文提出了一种结合日语NLP指标和统计方法的多维文本分析方法，用于评估风险披露质量的变化，并应用于日本2019年的企业披露改革。对19,770个公司-年度观测值的分析揭示了复杂的变化，例如披露数量增加但可读性下降。
这是一项将风格学作者归属技术应用于威胁情报的基础研究。我们使用日本Rakuten的评论内容，对比了TF-IDF+LR、BERT嵌入、BERT微调以及度量学习方法。总体而言，BERT-FT的表现最佳；但在将任务扩展至数百位作者的场景时，TF-IDF+LR在稳定性与效率上展现出更大优势。
JFinTEB引入了首个全面的基准，专门用于评估日本金融文本嵌入，填补了特定领域和语言特定评估资源的空白。该基准包括在日本特定、多语言和商业嵌入模型中评估的检索和分类任务，数据集和评估框架已公开发布。