FinLLM-KG：用于算法交易中金融情绪分析的知识图谱增强型大语言模型

arXiv：2610.36083v1 发布类型：新 摘要：生成式人工智能的最新进展通过后训练的金融领域大型语言模型（LLMs），显著提升了金融情绪分析的性能。然而，现有方法仍局限于孤立地预测每篇文章的情绪，且以黑箱方式运行，这限制了对上下文的理解，并阻碍了其在高风险金融决策中的应用。为此，我们提出了 FinLLM-KG，一个与模型无关的框架，将因果推理型 LLM 与金融知识图谱相结合，在推理阶段注入来自 SEC 10-K 报告的、具有时间关联的公司级知识，而无需更新模型权重。在 FinLLM-KG 中，上下文可作为自然语言形式的公司简介，或以一小部分关系的形式提供……