arXiv cs.CL· Giorgos Iacovides, Oliver Hannibal, Wuyang Zhou, Danilo Mandic·· 2 小时前AI 评分30
FinLLM-KG：用金融知识图谱增强 LLM 的算法交易情感分析框架
FinLLM-KG: Knowledge Graph-Enhanced LLMs for Financial Sentiment Analysis in Algorithmic Trading
AI 导读
FinLLM-KG 是一个模型无关框架，将因果 LLM 与金融知识图谱结合，在推理时注入 SEC 10-K 文件中的公司级时序知识，无需更新模型权重。上下文以自然语言公司简介或少量相关性排序的事实三元组提供，几乎零计算成本，适用于任意因果 LLM。模拟显示其投资组合表现持续优于 SOTA 基线，情感分数还可归因到句子与图谱事实。
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