FinLLM-KG：知识图谱增强大模型做金融情绪分析
原文标题：FinLLM-KG: Knowledge Graph-Enhanced LLMs for Financial Sentiment Analysis in Algorithmic Trading
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arXiv 论文提出 FinLLM-KG，一个模型无关框架，将因果大语言模型与金融知识图谱结合，在推理阶段注入来自 SEC 10-K 文件的公司级时序知识，无需更新模型权重。该方法以自然语言公司简介或少量相关性排序的事实三元组作为上下文，使情绪预测能考虑公司层面信息，并可将预测归因到具体句子与图谱事实以提升可解释性。模拟实验显示其投资组合表现持续优于现有基线。
- 问题
- 金融情绪分析逐篇孤立预测且黑箱，缺乏公司层面上下文。
- 方法
- FinLLM-KG 在推理时把 SEC 10-K 知识图谱事实注入因果 LLM，不改权重，并可将预测归因到句子与事实。
- 结果
- 模拟实验中投资组合表现持续优于现有最优基线，未给出具体数值。
- 影响
- 几乎零算力成本即可给任意 LLM 加金融上下文与可解释性，适合高风险投研场景落地。
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