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叙事证据不是真值
新闻、公告和评论反映预期与表达框架。NLP可以聚类主题、测量变化并发现矛盾，却不能让未经验证的陈述自动变成事实。
交叉验证，而非自动决策
叙事信号需要与价格、波动率、期权链、事件时间和来源质量比较。缺少数值或一手来源支持的主张仍然只是待检验假设。
可审计性决定价值
提示词、来源时间、转换过程、模型版本和人工覆盖应当可以复现。这样可以减少静默漂移，并解释研究结论为什么发生变化。
研究方法
- 收集有日期、可归属的来源，并保留原文或原始引用。
- 使用NLP提取实体、主题、情绪变化和相互冲突的陈述。
- 用公告、监管文件、市场数据和期权链证据核验重要主张。
- 发布前记录置信度、未解决矛盾和人工复核结果。
边界与局限
语言模型可能产生幻觉、继承来源偏差，也会随版本改变行为。情绪标签依赖语境，文本数量增加也不能消除信息缺失或策略性表达。
研究结论
AI最有价值的角色是有纪律地组织证据并发现矛盾，同时在决策边界保留可追踪来源和人工责任。
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仅用于研究与技术实现说明，不构成金融、投资或交易建议。