النهج الوكيلي والمعزَّز بالأحداث في مخططات المعرفة المالية

تقديم FinReflectKG

بينما يُظهر FinKario كيفية دمج الأحداث، يسعى مسار بحثي آخر إلى تعميم وتقييم بناء مخططات المعرفة انطلاقًا من الإفصاحات المؤسسية. يقوم مشروع FinReflectKG (أكتوبر 2025) ببناء مخطط معرفة مالي واسع النطاق اعتمادًا على تقارير ‎SEC 10-K‎ لشركات مؤشر ‎S&P 100‎. ويشير المؤلفون إلى أن معظم مخططات المعرفة المالية تعتمد على تدفقات الأخبار وتفتقر إلى تقييم منهجي صارم. ولمعالجة ذلك، يقترحون إطار استخراج قائمًا على الوكلاء يجمع أربعة مكوّنات: تحليل ذكي للمستندات، تجزئة دلالية واعية بالجداول، استخراج تكراري موجّه بالمخطط، وحلقة تغذية راجعة قائمة على الانعكاس. يدعم هذا النظام ثلاثة أوضاع للاستخراج: المرور الواحد، المرور المتعدد، والوضع الوكيلي القائم على الانعكاس، مما يتيح الموازنة بين الكفاءة والدقة. وتُظهر التقييمات التجريبية أن وضع الانعكاس الوكيلي يحقق درجة امتثال تبلغ ‎64.8٪‎ عبر سياسات قائمة على القواعد، ويتفوّق على الطرق المرجعية من حيث الدقة، والشمولية، والملاءمة.

وبالإضافة إلى خط أنابيب الاستخراج، يوفّر FinReflectKG إطار تقييم شاملًا يستخدم فحوصات قائمة على القواعد، ومقاييس التنوع الدلالي، ونهج «النموذج اللغوي كحَكَم» لمعايرة جودة الثلاثيات المستخرجة. ومن خلال إتاحة مجموعة البيانات وإطار التقييم، يعزّز FinReflectKG الشفافية وقابلية إعادة الإنتاج.

معيار FinReflectKG-MultiHop

يركّز معيار مرافق، FinReflectKG-MultiHop، على الإجابة عن الأسئلة متعددة القفزات فوق الإفصاحات المالية. وغالبًا ما تتطلب هذه الأسئلة ربط حقائق عبر أقسام مختلفة، وإيداعات متعددة، وسنوات متباعدة، وهو ما يُعدّ تحديًا لنماذج اللغة الكبيرة التي تعمل على نصوص خام. يربط معيار MultiHop الثلاثيات المُدقّقة من مجموعة بيانات FinReflectKG بمقاطع النص المصدرية، ويولّد أسئلة بأسلوب المحللين عبر تنقيب المخططات الفرعية الشائعة ذات القفزتين والثلاث قفزات. وخلال التقييم، يقارن المؤلفون ثلاث استراتيجيات للاسترجاع: (S1) مسارات مرتبطة مباشرة بمخطط المعرفة، (S2) نوافذ صفحات نصية فقط، و(S3) نوافذ صفحات مع مشتّتات عشوائية. ويؤدي الاسترجاع الموجّه بدقة عبر مخطط المعرفة إلى زيادة الصحة بنحو ‎≈24٪‎ وتقليل استهلاك الرموز بنحو ‎≈84.5٪‎ مقارنةً بخط الأساس القائم على الاسترجاع المتجهي.

مقارنة بين FinKario و FinReflectKG

يقوم كلّ من FinKario و FinReflectKG بأتمتة بناء مخططات المعرفة المالية، لكنهما يستهدفان مصادر بيانات وحالات استخدام مختلفة. يستخرج FinKario ثلاثيات متمركزة حول الأحداث من تقارير الأبحاث ويدمجها مع البيانات الأساسية للشركات. في المقابل، يعالج FinReflectKG الإيداعات التنظيمية (تقارير ‎10-K‎) ويُبرز التقييم والامتثال. يقدّم FinKario مكوّن التوليد المعزّز بالاسترجاع (FinKario-RAG) لإيصال مخططات فرعية ذات صلة إلى نماذج اللغة الكبيرة، بينما يركّز FinReflectKG على الاستخراج التكراري الموجّه بالمخطط وحلقات التغذية الراجعة القائمة على الانعكاس.

الخلاصة

1. يستخدم FinReflectKG التحليل الذكي، والتجزئة الواعية بالجداول، والاستخراج الموجّه بالمخطط، والتغذية الراجعة القائمة على الانعكاس لبناء مخطط معرفة شامل من إيداعات هيئة الأوراق المالية والبورصات.

2. يُظهر FinReflectKG-MultiHop أن الاسترجاع الموجّه بمخططات المعرفة يحسّن بشكل كبير دقة وكفاءة الإجابة عن الأسئلة متعددة القفزات.

3. يتناول FinKario و FinReflectKG مصادر مختلفة (تقارير الأبحاث مقابل الإيداعات التنظيمية)، لكنهما معًا يسلّطان الضوء على التوجه نحو مخططات معرفة مالية مؤتمتة، واعية بالأحداث، وقابلة للتقييم.