[发明专利]一种基于机器学习的财务报表数据自动识别和分析方法在审
| 申请号： | 201910820809.1 | 申请日： | 2019-08-29 |
| 公开（公告）号： | CN110543475A | 公开（公告）日： | 2019-12-06 |
| 发明（设计）人： | 李梓成;刘广洲;杨超凡 | 申请（专利权）人： | 深圳市原点参数科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/215 | 分类号： | G06F16/215;G06F16/25;G06F16/33;G06F16/35;G06F17/22;G06Q10/06;G06Q40/00 |
| 代理公司： | 11754 北京鱼爪知识产权代理有限公司 | 代理人： | 曹治丽<国际申请>=<国际公布>=<进入 |
| 地址： | 518033 广东省深圳市福*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于机器学习的财务报表数据自动识别和分析方法，经由数据抽取模块进行数据抽取，通过数据清洗及文本聚合模块对文本内容进行筛选和组合，使之抽取的单个信息能形成完整的数据块或者文本块，然后对于所形成的数据块进行文档结构的分析和信息点的标注，由财务信息格式化模块提取其中的财务数据，然后通过检查之后输出财务数据。无法通过信息完整度检查的数据，由人工辅助子系统进行人工标记和纠正，并将标记和纠正的数据反馈给知识库进行大数据学习，从而训练文档结构及信息标注模块、财务信息格式化模块和信息完整度检查模块进行信息系统的训练升级，使之信息处理更加完善并形成数据解析闭环。 | ||
| 搜索关键词： | 格式化 财务数据 财务信息 文档结构 信息完整 数据块 知识库 闭环 财务报表数据 数据抽取模块 信息标注模块 单个信息 基于机器 检查模块 聚合模块 模块提取 人工标记 人工辅助 数据抽取 数据反馈 数据解析 数据清洗 文本内容 信息处理 信息系统 自动识别 大数据 文本块 信息点 纠正 标注 抽取 分析 检查 文本 筛选 输出 学习 升级 | ||
【主权项】：
1.一种基于机器学习的财务报表数据自动识别和分析方法，其特征在于：所述方法应用于财务报表数据识别和分析系统，从解析最原始的数据开始，利用机器学习算法对信息进行分析和抽取，并且借助人工辅助子系统对极端情况进行处理，并积累标签数据使整个数据解析过程形成闭环。/n
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