AI 自動翻訳
arXiv:2610.36083v1 公告タイプ：新規
要旨：生成AIの近年の進展により、事後学習を施した金融分野向けの大規模言語モデル（LLM）を用いた金融センチメント分析は大幅に向上しました。しかし、既存の手法は依然として個々の記事ごとのセンチメント予測にとどまり、ブラックボックスとして動作するため、文脈理解が制限され、リスクの高い金融意思決定への実装にも支障を来しています。そこで私たちは、FinLLM-KGを提案します。これは、因果関係に基づくLLMと金融知識グラフを組み合わせたモデル非依存型フレームワークであり、モデルの重みを更新することなく、推論時にSEC 10-K提出書類から得られる時系列に根ざした企業レベルの知識を注入できます。FinLLM-KGでは、文脈は自然言語による企業プロフィール、あるいは関連性で順位付けされた少数の事実トリプルのいずれかで提供されます。これにより、センチメント予測は記事単独ではなく、より広範な企業レベルの情報を考慮できるようになり、計算コストはほぼゼロで、あらゆる因果関係ベースのLLMに対応します。さらに、各記事レベルのセンチメントスコアを個々の文や取得した知識グラフ上の事実に帰属させることで、予測の根拠を検証可能にし、説明可能性を高めるとともに、人間によるレビューを支援します。シミュレーション結果は、FinLLM-KGが最先端のベースラインに対して一貫してポートフォリオパフォーマンスを向上させることを示しています。