【摘 要】
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[目的]金融领域知识图谱关系变化频繁，依赖人工标注的传统关系预测方法无法满足金融领域的需求。为此提出一种数据驱动的动态关系预测方法，为金融知识图谱的快速更新方法研究提供新视角。[方法] 模型根据监测列表按时在互联网爬取相关信息，使用掩码语言模型构建数据集并训练模型。提取金融知识图谱的层级结构搭建神经网络的隐藏层，隐藏层所含的神经元表示命名实体，隐藏层之间使用关系矩阵连接，通过对连接矩阵的更新实现对
【基金项目】
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国家自然科学基金重大研究计划“大数据驱动的管理与决策研究”重点支持项目“基于知识关联的金融大数据价值分析、发现及协同创造机制”（91646206）； “科技创新2030—‘新一代人工智能’”重大项目课题“亿级节点时序图谱实时智能分析关键技术与系统”（2020AAA0108505）的研究成果之一；
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[目的]金融领域知识图谱关系变化频繁，依赖人工标注的传统关系预测方法无法满足金融领域的需求。为此提出一种数据驱动的动态关系预测方法，为金融知识图谱的快速更新方法研究提供新视角。[方法] 模型根据监测列表按时在互联网爬取相关信息，使用掩码语言模型构建数据集并训练模型。提取金融知识图谱的层级结构搭建神经网络的隐藏层，隐藏层所含的神经元表示命名实体，隐藏层之间使用关系矩阵连接，通过对连接矩阵的更新实现对关系的动态预测。[结果] 实验结果表明，以“宝万之争” 事件初期的两次股权变更为例，所提方法可以在不同时期快速捕捉金融图谱中对应实体间关系的变化，验证了所提方法的有效性。[局限]受限于自监督学习的特性，所预测的关系较为发散，最后仍需人工进行校准核验。[结论]本文所提方法在数据充分的情况下，无需人工标注即可有效捕捉实体间关系的变化，可以对金融知识图谱的关系进行高效持续的预测。
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