arXiv 自然语言处理· Giorgos Iacovides, Oliver Hannibal, Wuyang Zhou, Danilo Mandic·· 5 小时前AI 评分32
FinLLM-KG：面向算法交易金融情感分析的知识图谱增强 LLM 框架
FinLLM-KG: Knowledge Graph-Enhanced LLMs for Financial Sentiment Analysis in Algorithmic Trading
AI 导读
研究人员提出模型无关框架 FinLLM-KG，在推理阶段将源自 SEC 10-K 文件的金融知识图谱事实注入因果 LLM，无需更新权重即可增强算法交易的情感分析能力。该框架支持将情感预测结果归因至具体句子和事实三元组以提高可解释性，模拟实验表明其投资组合表现持续超越 SOTA 基线。
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