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申请/专利权人：安徽兆尹信息科技股份有限公司;安徽兆尹安联科技有限公司
申请日：2023-12-28
公开（公告）日：2024-06-04
公开（公告）号：CN118133949A
主分类号：G06N5/022
分类号：G06N5/022;G06N5/04;G06F40/284;G06F40/295;G06F40/216;G06N3/0464;G06N3/047;G06N3/084
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.21#实质审查的生效;2024.06.04#公开
摘要：本发明公开了基于NLP的投行文档关键信息提取方法，涉及信息提取技术领域，将NLP模型方法应用到投行业务的文档信息提取过程中，在数据标注阶段设计了创新性的机器标注方法，并改进优化了关系抽取的监督模型，在提高准确率的情况下，同时降低了成本；包括：在人工标注之前，对预处理后的语料进行机器标注；其中，机器标注应用专门设计的关系抽取Baseline方法，是结合了NER，词性分析和少量的规则模板来实现的；采用pipeline的模式，把NER任务和关系抽取任务单独分开，并在关系抽取中充分利用NER的结果；提出了一个优化的半联合学习方法来实现实体关系抽取，在提高准确率的情况下，同时降低了成本。
主权项：1.基于NLP的投行文档关键信息提取方法，应用于信息提取终端，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：文档预处理：对投行文档进行预处理，提取文档文字；步骤二：数据标注：包括机器标注和人工标注；在人工标注之前，对预处理后的语料进行机器标注；其中，机器标注应用专门设计的关系抽取Baseline方法；所述关系抽取Baseline方法是结合了NER，词性分析和少量的规则模板来实现的；步骤三：模型训练推理：包括NER任务和关系抽取任务；采用pipeline的模式，把NER任务和关系抽取任务单独分开，并在关系抽取中充分利用NER的结果；其中，在关系抽取时有监督模型，具体实现过程如下：结合联合学习的思想，将第一步NER任务中得到的命名实体信息通过类BILOU标注方法，输入到神经网络，实现一种半联合学习的方法；步骤四：结果反馈。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽兆尹信息科技股份有限公司;安徽兆尹安联科技有限公司 基于NLP的投行文档关键信息提取方法
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