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一种融合段落和文档特征的金融公告事件抽取方法 

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申请/专利权人:中国矿业大学(北京)

摘要:本发明公开了一种融合段落和文档特征的金融公告事件抽取方法,涉及金融领域与信息抽取技术领域,具体如下:步骤1.对金融公开数据集ChFinAnn中的金融公告文本进行数据预处理工作,将金融公告划分为段落;步骤2.利用Fin‑BERT预训练模型、卷积神经网络以及自注意力机制对金融公告进行段落特征的提取;步骤3.利用word2vec模型和双向长短期记忆网络对金融公告进行文档特征的提取;步骤4.将经过Fin‑BERT预训练模型得到的段落分类向量送入卷积神经网络,对金融公告中的事件进行分类判断;步骤5.将提取到的段落特征与文档特征融合后,通过双向长短期记忆网络与条件随机场对金融公告中的事件进行事件论元识别抽取。本发明达到了较好的事件抽取性能,具有较高的准确率。

主权项:1.一种融合段落和文档特征的金融公告事件抽取方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1、对金融公开数据集ChFinAnn中的金融公告文本进行数据预处理工作,将金融公告文本划分为段落;步骤2、利用Fin-BERT预训练模型、第一卷积神经网络以及自注意力机制,对金融公告文本的段落进行段落分类向量与段落特征向量的提取;步骤3、利用word2vec模型和双向长短期记忆网络对金融公告文本进行文档特征向量的提取;步骤4、将经过Fin-BERT预训练模型得到的段落分类向量送入第二卷积神经网络,对金融公告文本中的事件进行事件类型抽取;步骤5、将步骤2提取到的段落特征向量与步骤3提取到的文档特征向量融合后,通过双向长短期记忆网络与条件随机场对金融公告文本中的事件进行事件论元识别抽取。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 中国矿业大学(北京) 一种融合段落和文档特征的金融公告事件抽取方法

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