[发明专利]基于预训练语言结合深度学习模型的金融事件抽取方法在审
| 申请号： | 202111170651.1 | 申请日： | 2021-10-08 |
| 公开（公告）号： | CN113934909A | 公开（公告）日： | 2022-01-14 |
| 发明（设计）人： | 郑超;黄园园;张智勇;孙彦斌;田志宏 | 申请（专利权）人： | 中电积至（海南）信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/951 | 分类号： | G06F16/951;G06F40/216;G06F40/289;G06K9/62;G06N20/00;G06Q40/02;G06V10/762 |
| 代理公司： | 重庆百润洪知识产权代理有限公司 50219 | 代理人： | 陈付玉 |
| 地址： | 571924 海南省海口市澄迈县老城*** | 国省代码： | 海南;46 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明提供基于预训练语言结合深度学习模型的金融事件抽取方法。所述基于预训练语言结合深度学习模型的金融事件抽取方法，包括以下操作步骤：S1、数据获取和预处理：使用网络爬虫爬取公开金融事件文本语料，对原始金融事件文本语料进行文本预处理。本发明提供基于预训练语言结合深度学习模型的金融事件抽取方法，通过使用机器学习结合领域知识的方式，定义金融领域事件类型以及模板，大大减少了人工定义事件的时间成本和劳动成本；通过使用远程监督学习的方式，实现金融领域事件语料数据的大规模自动标注，并使用启发式剪枝的方法有效地减少了数据噪音，填补了目前金融事件抽取领域缺少大规模语料数据的空白。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 训练 语言 结合 深度 学习 模型 金融 事件 抽取 方法 | ||
【主权项】：
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