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申请/专利权人：国新数智科技(北京)有限公司
摘要：本发明涉及大数据人工智能技术领域，公开了一种基于关键信息抽取的金融舆情细分方面检测方法和设备，步骤包括对金融文本数据和金融舆情标签描述集合进行预处理；对金融文本片段句和金融舆情标签句进行编码，得到片段句表征；对金融文本片段句和金融舆情标签描述集合进行相似度表征，再进行分类训练，得到关键信息句抽取分类辅助模型；利用关键信息句抽取分类辅助模型计算金融文本片段句对金融舆情标签描述集合的重要程度，并选取标签关键句；构建标签关键句组合输入金融文本，进行细分舆情分类。本发明通过标签描述和片段句建立关键信息句抽取辅助模型，然后抽取关键信息句，构建预训练模型输入，从而有效提升金融舆情细分方面检测的准确率。
主权项：1.基于关键信息抽取的金融舆情细分方面检测方法，其特征在于：包括以下步骤，S1、对金融文本数据和金融舆情标签描述集合进行预处理，在预处理时，对原数据集D的所有金融文本进行划分，将每条金融文本按照中文分隔符分割成句表示，并按连贯概率进行合并，获得片段句；S2、利用循环神经网络对金融文本片段句和金融舆情标签句进行编码，得到片段句表征；S3、对金融文本片段句和金融舆情标签描述集合进行相似度表征，再进行分类训练，得到关键信息句抽取分类辅助模型；S4、利用关键信息句抽取分类辅助模型计算金融文本片段句对金融舆情标签描述集合的重要程度，并选取标签关键句；S5、构建标签关键句组合输入金融文本，进行细分舆情分类；具体方法为：对于标签t的关键文本构建输入文本，其中表示对于标签的第个关键句，表示第个关键句的第个字，表示未训练字符，表示标签的训练字符，、为BERT预定义标识符；将送入BERT的词向量编码层后得到其中，，为,，,经过BERT词向量编码后的向量；再用关键信息句抽取分类辅助模型关于片段句的整体表征替换；后送入BERT模型后进行二分类，即可得到该金融文本是否属于舆情标签。
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百度查询： 国新数智科技(北京)有限公司 基于关键信息抽取的金融舆情细分方面检测方法和设备
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