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龙图腾网恭喜深圳市迪博企业风险管理技术有限公司申请的专利一种财务分析报告生成方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118761401B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-01-07发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411241166.2，技术领域涉及：G06F40/20；该发明授权一种财务分析报告生成方法及系统是由谢凡;陈赛霞;何永定;黄婵娟设计研发完成，并于2024-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种财务分析报告生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于机器学习和企业风控领域，具体涉及一种财务分析报告生成方法及系统，包括如下步骤：获取企业的财务数据，并进行数据预处理，生成标准化的财务数据集；将所生成的标准化的财务数据集构建为图结构的标准化数据集；基于图结构的标准化的财务数据集，采用向量量化变分自编码器进行离散化编码，生成离散token序列；将离散token序列作为原始大语言模型的输入，采用LoRA微调技术进行模型微调，生成最优大语言模型；对原始大语言模型和最优大语言模型进行权重融合，基于新的财务数据生成财务分析报告。

本发明授权一种财务分析报告生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种财务分析报告生成方法，其特征在于，包括如下步骤：获取企业的财务数据，并进行数据预处理，生成标准化的财务数据集；将所生成的标准化的财务数据集构建为图结构的标准化的财务数据集；基于图结构的标准化的财务数据集，采用向量量化变分自编码器进行离散化编码，生成离散token序列；将离散token序列作为原始大语言模型的输入，采用LoRA微调技术进行模型微调，生成最优大语言模型；对原始大语言模型和最优大语言模型进行权重融合，基于新的财务数据生成财务分析报告；将离散token序列作为原始大语言模型的输入，采用LoRA微调技术进行模型微调，生成最优大语言模型的过程具体包括如下步骤：将所生成的离散token序列划分为训练集和验证集；将训练集作为LoRA微调技术后的大语言模型的输入，执行前向传播计算前向传播输出结果，并计算交叉熵损失；所述大语言模型是基于自注意力机制和前馈神经网络的深度学习网络模型；所述LoRA微调技术是在所述大语言模型的注意力机制中引入低秩矩阵分解，将权重矩阵分解为第一低秩矩阵和第二低秩矩阵，用于调整模型权重；采用梯度下降反向传播算法计算损失函数对第一低秩矩阵和第二低秩矩阵的梯度，并基于梯度下降反向传播算法迭代更新第一低秩矩阵和第二低秩矩阵的模型参数，生成微调后的大语言模型；将验证集作为微调后的大语言模型的输入，计算基于验证集的交叉熵损失函数进行模型性能验证评估，并基于验证评估结果迭代优化调整模型参数，直至模型表现最优，生成最优大语言模型；对原始大语言模型和最优大语言模型进行权重融合，基于新的财务数据生成财务分析报告的过程具体包括如下步骤：将最优大语言模型中的第一低秩矩阵和第二低秩矩阵，结合原始大语言模型，基于预设权重进行加权组合，得到融合后的模型权重；基于所得到的融合后的模型权重，将经数据预处理的新的财务数据输入至最优大语言模型中，生成财务分析报告。

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