摘要

在金融市场中，动态知识图谱（Dynamic Knowledge Graphs，DKGs）是一种表达对象之间随时间变化的多种关系的流行结构。它们可以有效地表示从复杂的非结构化数据源（如文本或图像）中提取的信息。在金融应用中，基于从金融新闻文章中获取的信息，DKGs 可用于检测战略性主题投资的趋势。

本文探讨了大型语言模型（Large Language Models，LLMs）作为动态知识图谱生成器的特性，提出了一种新的开源微调 LLM——集成上下文知识图谱生成器（Integrated Contextual Knowledge Graph Generator，ICKG）。我们利用 ICKG 从金融新闻文章语料库中生成了一个新的开源 DKG，称为 FinDKG，并提出了一种基于注意力机制的图神经网络（Graph Neural Network，GNN）架构来分析它，称为 KGTransformer。

我们在基准数据集和 FinDKG 上测试了所提出模型的性能，展示了其在链接预测任务上的优越性能。此外，我们评估了 KGTransformer 在 FinDKG 上用于主题投资的表现，显示其可以超越现有的主题 ETF。

引言

知识图谱和动态知识图谱

动态知识图谱学习

估计从观测数据中得到的 ^Gt 的模型的任务称为动态知识图谱学习。这通常涉及到图神经网络（Graph Neural Network，GNN）的训练，旨在同时建模 KG 的结构和时间动态。

在实际应用中，如金融领域，实体和关系可以进一步分组，通常称为元实体（meta-entities）。例如，考虑实体 "Jeff Bezos"（类型为 "Person"）和实体 "Amazon"（类型为 "Company"）之间的关系 "Founder Of"（可以视为 "Business Action" 类型）。

本文贡献

本文的主要贡献如下：

1. KGTransformer：我们提出了一种基于注意力机制的 GNN 架构，用于动态知识图谱学习，包含元实体信息，称为 KGTransformer。该模型结合了现有的 GAT（Graph Attention Networks）和 EvoKG 架构。

2. ICKG 模型：我们开发了一种用于动态知识图谱生成的开源 LLM，称为集成上下文知识图谱生成器（ICKG）。

3. FinDKG 数据集：我们利用 ICKG 从金融新闻文章中创建了一个开源的动态知识图谱，称为 FinDKG。我们将其用于主题投资，特别是捕捉人工智能（Artificial Intelligence，AI）趋势。

相关工作

图表示学习

图表示学习（Graph Representation Learning）旨在从图结构中提取低维的潜在空间表示，以改进下游任务的性能。这些方法在节点分类、边预测和图分类等任务中表现出显著的能力。

金融知识图谱

金融系统通常具有复杂且动态演化的关系，这些关系可以用 DKG 表示，用于欺诈交易识别、股票收益预测、股票关联发现等应用。然而，金融网络的异质性和动态性对现有的静态 GNN 模型提出了挑战。

LLM 在金融中的应用

大型语言模型（LLMs）在金融任务中得到了广泛应用，如金融情感分析、基于新闻标题的股票市场预测等。然而，LLMs 在动态知识图谱中的应用在文献中仍然有限。

图1：经过微调的知识边缘图构建的ICKG LLM流程图，概述了培训方法。

集成上下文知识图谱生成器（ICKG）

大型语言模型在知识图谱生成中的应用

大型语言模型（LLMs） 在自然语言处理领域取得了巨大成功，但其在知识图谱生成中的应用仍然有限。本文提出了ICKG，一种基于 LLM 的知识图谱生成器，通过监督微调（Supervised Fine-tuning） 来适应金融领域的特殊需求。

ICKG 的训练流程

1. 数据集构建：从开源的金融新闻文章中收集 5,000 篇文章，利用 GPT-4 API 生成知识图谱提取的训练数据。

2. 数据质量过滤：对生成的知识图谱数据进行质量过滤，确保符合预期的格式和内容。

3. 模型微调：使用收集的高质量数据，对开源的 Mistral 7B 模型进行微调，得到最终的 ICKG 模型。

ICKG 模型代码示例

以下是用于训练 ICKG 模型的代码示例：

备注：完整代码论文复现请加入知识星球获取。

# 导入必要的库
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

# 加载预训练的 Mistral 7B 模型和 tokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('mistral-7b')
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('mistral-7b')

# 定义知识图谱提取的提示模板
prompt_template = """
请从以下金融新闻文章中提取实体及其关系，生成五元组 (s, r, o, t, c)，其中 s 和 o 是实体，r 是关系，t 是时间戳，c 是实体类别。

文章内容：
{article_content}
"""

# 定义微调函数
def fine_tune_ickg(model, tokenizer, articles):
  # 遍历文章进行微调
  for article in articles:
......
    # 优化器步骤
    optimizer.step()
    optimizer.zero_grad()
  return model

金融动态知识图谱（FinDKG）数据集

数据集构建

我们收集了大约 40 万篇来自《华尔街日报》的金融新闻文章，时间跨度从 1999 年到 2023 年。我们使用 ICKG 从每篇文章中提取五元组，关系类型限制在 15 种，与金融新闻相关（如表 1 所示）。实体被标记为特定类别（如表 2 所示）。

实体和关系示例

关系类型示例：

实体类别示例：

FinDKG 的可视化

通过对 FinDKG 进行可视化，我们可以看到特定时间段内最相关的实体和它们之间的关系。例如，在 2023 年 1 月，图谱中显示了美国和中国之间的地缘政治紧张关系，以及高通胀对全球经济的影响。

通过 KG Transformer 进行图学习

模型概述

KGTransformer 是一种基于注意力机制的图神经网络（GNN）模型，专为动态知识图谱的学习而设计。它结合了图注意力网络（Graph Attention Networks, GAT） 和异构图 Transformer（Heterogeneous Graph Transformer, HGT） 的特点。

元实体的引入

在金融知识图谱中，实体和关系可以进一步分类，这些类别称为元实体（Meta-entities）。注意力得分的计算考虑了元实体信息，引入了一个映射函数，将每个实体映射到一个实体类型。KGTransformer 通过引入元实体的信息，能够更好地捕捉实体之间的复杂关系。

模型细节

多头注意力机制

注意力计算

元实体的注意力计算

引入元实体后，注意力权重的计算考虑了实体的类别：

图2:FinDKG支持ickg的知识图生成管道示意图，表示将文本新闻文章转换为结构化的动态知识图五元

表1:FinDKG数据集中的关系类型。

表2:FinDKG数据集中的实体类别。

图3：截至2023年1月1日FinDKG最具影响力实体的子图。实体按类别着色。

KGTransformer 模型代码示例

以下是用于训练 KGTransformer 模型的代码示例：

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# 导入必要的库

import torch

import os

import sys

import pprint

from copy import deepcopy

from functools import partial

from collections import defaultdict

from datetime import datetime

# 获取当前脚本的绝对路径

current_path = os.path.abspath(__file__)

parent_parent_path = os.path.dirname(os.path.dirname(current_path))

sys.path.append(parent_parent_path)

# 导入 DKG 库

import DKG

from DKG.utils.log_utils import add_logger_file_handler, get_log_root_path, logger

from DKG.utils.model_utils import get_embedding

from DKG.utils.train_utils import setup_cuda, EarlyStopping

from DKG.model import (

  DynamicGraphModel, DKG_DEFAULT_CONFIG, EmbeddingUpdater,

  Combiner, EdgeModel, InterEventTimeModel, MultiAspectEmbedding

)

from DKG.model.time_interval_transform import TimeIntervalTransform

from DKG.train import compute_loss

from DKG.eval import evaluate

# 配置模型参数

args = deepcopy(DKG_DEFAULT_CONFIG)

args.seed = 41

args.cuda = args.gpu >= 0 and torch.cuda.is_available()

args.device = torch.device("cuda:{}".format(args.gpu) if args.cuda else "cpu")

args.graph = "FinDKG"

args.version = "KGTransformer"

......

# 设置随机种子

import numpy as np

np.random.seed(args.seed)

torch.manual_seed(args.seed)

if args.cuda:

  torch.cuda.manual_seed_all(args.seed)

# 加载数据

from torch.utils.data import DataLoader

G = DKG.data.load_temporal_knowledge_graph(args.graph, data_root='./data')

collate_fn = partial(DKG.utils.collate_fn, G=G)

......

# 构建模型

embedding_updater = EmbeddingUpdater(

  num_nodes=G.number_of_nodes(),

  static_entity_embed_dim=args.static_entity_embed_dim,

  structural_dynamic_entity_embed_dim=args.structural_dynamic_entity_embed_dim,

  temporal_dynamic_entity_embed_dim=args.temporal_dynamic_entity_embed_dim,

  node_latest_event_time=torch.zeros(

    G.number_of_nodes(), G.number_of_nodes() + 1, 2, dtype=torch.float32

  ),

  num_relations=G.num_relations,

  rel_embed_dim=args.rel_embed_dim,

  num_node_types=G.num_node_types,

  num_heads=args.num_attn_heads,

......

combiner = Combiner(

......

).to(args.device)

edge_model = EdgeModel(

  num_nodes=G.number_of_nodes(),

  num_relations=G.num_relations,

  rel_embed_dim=args.rel_embed_dim,

  combiner=combiner,

  dropout=args.dropout

).to(args.device)

inter_event_time_model = InterEventTimeModel(

  dynamic_entity_embed_dim=args.temporal_dynamic_entity_embed_dim,

  static_entity_embed_dim=args.static_entity_embed_dim,

  num_rels=G.num_relations,

......

  inter_event_time_mode=args.inter_event_time_mode,

  dropout=args.dropout

)

model = DynamicGraphModel(

  embedding_updater=embedding_updater,

......

  node_latest_event_time=torch.zeros(

    G.number_of_nodes(), G.number_of_nodes() + 1, 2, dtype=torch.float32

  )

).to(args.device)

# 初始化嵌入

......

# 设置优化器

params = list(model.parameters()) + [

......

time_optimizer = torch.optim.AdamW(params, lr=args.lr, weight_decay=args.weight_decay)

# 训练模型

for epoch in range(args.epochs):

  model.train()

  for batch_i, (prior_G, batch_G, cumul_G, batch_times) in enumerate(train_data_loader):

    # 计算损失

    batch_train_loss_dict = compute_loss(

      model, args.optimize, batch_G, static_entity_embeds,

      init_dynamic_entity_embeds, init_dynamic_relation_embeds, args

    )

    # 反向传播和优化

    loss = sum(batch_train_loss_dict.values())

    loss.backward()

    edge_optimizer.step()

    edge_optimizer.zero_grad()

    time_optimizer.step()

    time_optimizer.zero_grad()

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时间演化的更新

为了在动态环境中使用 KGTransformer，我们需要将时间信息引入模型。我们使用一个循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）来建模嵌入的时间演化：

时间演化代码示例

备注：完整代码论文复现请加入知识星球获取。

class TemporalKGTransformer(nn.Module):

  def __init__(self, ...):

    super(TemporalKGTransformer, self).__init__()

......

  def forward(self, x, edge_index, edge_type, node_type, h_prev):

    x = self.kg_transformer(x, edge_index, edge_type, node_type)

    h_t = self.rnn(x, h_prev)

    return h_t

动态知识图谱学习

时间维度的引入

为了捕捉知识图谱随时间的变化，KGTransformer 使用了循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）来更新实体和关系的时间嵌入（Temporal Embeddings）和结构嵌入（Structural Embeddings）。

概率建模

为了对动态知识图谱进行学习，定义了事件发生的概率模型：

损失函数

为了训练模型，定义了包含时间和结构信息的损失函数：

实验与应用

在真实世界 DKG 上的链接预测

数据集

我们在多个真实世界的知识图谱数据集上评估了 KGTransformer 的性能，包括 YAGO、WIKI、ICEWS14 和我们构建的 FinDKG。KGTransformer 在包含元实体信息的数据集上表现出色，尤其是在 FinDKG 上，与其他基线模型相比，性能提升了约 10%。

实验结果

在基准数据集上，KGTransformer 在链接预测任务上表现优异，特别是在包含实体类型信息的 FinDKG 数据集上，KGTransformer 的性能显著超过了其他模型。

实验代码示例

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# 定义早停机制

stopper = EarlyStopping(

  args.graph, args.patience,

  result_root=log_root_path,

  run_best_checkpoint_prefix=run_best_checkpoint_prefix,

  overall_best_checkpoint_prefix=overall_best_checkpoint_prefix,

  eval=args.eval

)

# 开始训练

for epoch in range(args.epochs):

  model.train()

  for batch_i, (prior_G, batch_G, cumul_G, batch_times) in enumerate(train_data_loader):

    # 计算损失

    batch_train_loss_dict = compute_loss(

      model, args.optimize, batch_G, static_entity_embeds,

      init_dynamic_entity_embeds, init_dynamic_relation_embeds, args

    )

    # 反向传播和优化

 ......

  # 验证模型

  val_dict, val_dynamic_entity_emb, val_dynamic_relation_emb, loss_weights = evaluate(

  ......

  # 早停判断

  score = val_dict['MRR']

  pack_args = (

......

  if stopper.step(score, pack_checkpoint(*pack_args)):

    logger.info(f"[Epoch-{epoch}] Early stop!")

    break

# 测试模型

run_best_checkpoint = stopper.load_checkpoint()

model, edge_optimizer, time_optimizer, val_static_entity_emb, \

init_dynamic_entity_embeds, val_dynamic_entity_emb, \

init_dynamic_relation_embeds, val_dynamic_relation_emb, \

node_latest_event_time_post_valid, loss_weights, _ = \

  unpack_checkpoint(run_best_checkpoint, model, edge_optimizer, time_optimizer)

evaluate(

  model, test_data_loader, G, val_static_entity_emb, val_dynamic_entity_emb,

  val_dynamic_relation_emb, G.num_relations, args,

  "Test", args.full_link_pred_test, args.time_pred_eval, loss_weights=loss_weights

)

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金融新闻中的趋势识别

通过分析 FinDKG，我们可以动态跟踪全球金融网络。例如，我们可以观察到 COVID-19 实体的中心性指标随着时间的变化，捕捉到疫情在不同时间点对全球经济的影响。

图4:FinDKG上模型的性能比较。

图5:2018年1月至2022年12月期间Covid-19实体中心性均值的演变。

趋势识别代码示例

备注：完整代码论文复现请加入知识星球获取。

# 计算节点中心性指标

def compute_centrality(graph):

 ......

  # 其他中心性指标

  return degree_centrality, betweenness_centrality

# 绘制中心性指标随时间的变化

def plot_centrality_over_time(centrality_data):

  # 绘图逻辑省略

  plt.show()

基于 FinDKG 的主题投资

我们利用 KGTransformer 对 FinDKG 进行训练，预测与人工智能（AI）相关的公司。通过构建一个 AI 主题的投资组合，我们发现该投资策略在评估期间的表现优于市场基准和其他 AI 主题的 ETF。

图6:2022年6月至2023年12月，人工智能主题的只做多投资组合和市场指数的累计回报。

投资组合构建代码示例

备注：完整代码论文复现请加入知识星球获取。

# 根据模型预测构建投资组合

def construct_portfolio(model, fin_dkg, theme='AI'):

  predicted_entities = model.predict_entities(theme)

  portfolio = allocate_weights(predicted_entities)

  return portfolio

# 模拟投资组合表现

......

# 绘制投资组合表现

def plot_portfolio_performance(returns):

  plt.plot(returns)

  plt.xlabel('Time')

  plt.ylabel('Returns')

  plt.title('Portfolio Performance')

  plt.show()

结论

表5：市场、ai主题ETF和FinDKG投资组合的整体表现。在指标中表现最好的两个投资组合以粗体突出显示，最好的投资组合进一步强调。评估期为2022年6月30日至2023年12月29日。

本文提出了一种利用大型语言模型生成动态知识图谱的新方法，并开发了一个用于金融领域的开源数据集 FinDKG。我们还提出了 KGTransformer 模型，展示了其在链接预测任务上的优越性能。我们的研究为在金融市场中利用 DKGs 和 LLMs 提供了新的思路和工具。

文章来自于“LLMQuant”，作者“量化前沿”。