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原标题:知识提取在上市公司信息披露中的应用,董事长

浏览次数:161 时间:2019-10-02

公开信息显示,智慧厨房系统是长虹面向服务的制造转型的成果之一。它是全球首款打通一三产业的智慧厨房系统,该系统通过数据打通农场种养、净菜加工、冷链配送、智能烹饪到手机点餐、食材溯源等全流程,实现“端云一体化”。

图丨Exotrail展示他们的霍尔发动机的优秀性能(来源:Exotrail)

一般来说,自动文摘过程包括三个基本步骤:

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这还仅仅是在硬件层面,在软件产品谱系中,Exotrail 正在开发可以优化太空飞行控制的软件工具,其已经在法国的图卢兹专门成立了一支小组专注于该项目的推进,预计年底前可以将员工数扩展至 16 人以上,招聘正在火热进行中。

基于统计的方法对语料库的依赖也比较大,而可以用来建设和评估命名实体识别系统的大规模通用语料库又比较少。

值得注意的是,长虹此次推出的新产品不是电视也不是冰箱,而是新物种——智慧厨房系统,就连一向比较低调的长虹董事长赵勇也亲自为其站台。

图丨ExoMG® - nano(来源:Exotrail)

3.1.2 基于关键信息的简单摘要

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公告摘要示例:

值得一提的是,这套系统中的厨房机器人带有智能滚炒技术,负责最终菜品的烹制,自动投料、自动炒菜、自动清洁。目前,长虹菜谱研发团队已经标准化了回锅肉、宫保鸡丁、鱼香肉丝、麻婆豆腐等65个菜品,455个规格。

在市场方面,作为地地道道的欧洲企业,容量不小的欧洲市场自然是 Exotrail 首先关注的目标,根据 David Henri 介绍,他们已经和多家的欧洲小型商业公司达成合作关系,目前正在和美国与亚洲企业接洽。

2.8 知识提取

运营商世界网 刘怡君/文

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原标题:董事长赵勇竟亲自为其站台?长虹这次推出的新物种不得了

style="font-size: 16px;">Exotrail在文章中解释发展霍尔发动机的原因:

style="font-size: 16px;">

因为首要目的是识别关键语句,然而很多语句经常会以被动形式表述,为了能同样捕捉到这些信息,需要将句子倒序化,简单来讲仅需分词后将序列倒排即可,不必通过依存句法分析器(Dependency Parser)解析。

责任编辑:

-End-

下图便可以直观的理解RNN网络结构:

对此,长虹表示,长虹厨房机器人就算面对大份量的食材也能使其受热均匀,杜绝半熟。通过油烟自洁系统,实现水渣分离、水油分离、水汽分离,让后厨始终保持整洁干净。

责任编辑:

根据应用需求不同,知识提取的结果可以是结构化实体,也可以是摘要。摘要一方面可以通过结构化数据配合模板组合而成,也可以通过深度学习算法直接训练。本工作对两种方式都进行了尝试,模板组合方式可以高准确率的保证信息准确,但难以保持原文的行文方式;而深度学习方法直接捕捉原文进行组合,准确率有所不足,两者孰优孰劣需要考虑具体应用场景而定。

不得不说,这个新物种的出现对于当下社会庞大的用餐需求有着强大的助力,随着人们对于用餐的口味、安全要求的越来越高,智慧厨房系统无疑是瞄准了市场的痛点,有着巨大的潜力,也难怪这次“跨界”都惊动长虹董事长赵勇来站台。

Exotrail技术演示

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日前,备受关注的长虹“9月5日大事件”又有了新的进展,长虹在四川绵阳召开秋季发布会。

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深度学习模型需要平衡模型的准确率和泛化能力,同样不能采用过于复杂的模型降低运算速度,所以深度学习模型的合理搭建是第二个难点。

据介绍,这套智慧厨房系统可以在一定程度上解决运营效率低下、食品安全无法保证的问题。在这套系统中,消费者可以通过手机点餐、支付、取餐,厨房机器人按照预制菜谱制作工序智能完成菜品制作、出锅、清洗等动作,供需交易平台完成食材入库、食品溯源、供货等流程。

ExoMG® - nano 推力为 1mN、功率 40W、冲量为 3 至 15kN.s,官方设定为适用于 10 公斤至 20 公斤之间的卫星平台。

此外为了加强模型的泛化能力,可以将部分结点进行熔断(Dropout)处理。

总部位于巴黎附近的 Exotrail 公司是在 2017 年 8 月 1 日成立,专门研发用于微小卫星的电推进技术,走的依旧是霍尔发动机路线。**目前,该公司旗下共有两款产品在研——ExoMG®

在最近的研究中(Huang,Xu,Yu,2015),又探索出通过DNN(深度神经网络)的方法,以及将CRF与LSTM结合的BILSTM-CRF算法,准确率与召回率会有小许提高。实体关系的抽取传统采用依存关系分析的方法(Dependency Parsing),也就是句子的语法树分析,它将句子进行词性标注(POSTagging),实体识别,构建语法树,便自然构成了SPO(Subject-Predicate-Object)的三元组关系。有最新研究将关系提取抽象为知识表示学习,将句子映射到实数向量空间表示,如TransE算法(Bordes,Usunier,Garcia-Duran,Weston,Yakhnenko,2013),把实体向量化到空间,问题便表达为三元组距离的损失函数,在向量空间中优化S+P=O,即最小化S+P=O。专业领域的知识提取通常由于语料不充足或表达特殊,一般的通用算法难以直接有效应用,这是由于一般分词算法的基础词库都采用通用词库,经常把专业词错分,所以通常需要先维护一个领域词典。领域词典的构建有很多方式,一般采用先通过词性标注,TF-IDF等传统方法首先进行标注,在结合领域知识对词表进行调整。在构建好领域词典后,实体识别中可以优先采用专业词典,学习过程也可以赋予更高权重。

对于其自身的技术优势,Exotrail 公司联合创始人兼首席执行官 David Henri 提到,“我们发动机的推进能力是竞争对手解决方案的 3 至 6 倍,正因如此,使用我们产品的卫星可以在更短的时间内实现同样的动作调整,这有助于我们成为这个市场的领导者。”

3.1.3 基于关键信息的复杂摘要

(来源:Exotrail)

卷积(Convolution)和最大池化(Maxpooling)则是CNN的卷积网络结构,这里只用CNN对原文的词向量以某一长度的过滤卷积抽象,最后对原句子的表示还是使用LSTM,由于使用了抽象的含义向量,在实际效果优于仅仅LSTM的结构。

当然,尽然从一开始就提出了两款产品并行研发的理念,那么搭配组合也必定也是在计划之中,Exotrail 就根据ΔV 的高低来分配这两款发动机使用,在 100 公斤以上卫星、高ΔV 的情况下还可以将多台 ExoMG® - micro 并用。

文摘的输出形式依据文摘的用途和用户需求确定。不同的系统所采用的具体实现方法不同,因此在不同的系统中,上述几个模块所处理的问题和采用的方法也有所差异。

ExoMG® - micro 的数据要相应的“好看一些”,推力为 5mN、功率 100W、冲量为 3 至 50kN.s,是为 100 公斤以上的卫星准备的。

而对于多文档而言,由于在同一个主题中的不同文档中不可避免地存在信息交叠和信息差异,因此如何避免信息冗余,同时反映出来自不同文档的信息差异是多文档文摘中的首要目标,而要实现这个目标通常以为着要在句子层以下做工作,如对句子进行压缩,合并,切分等。另外,单文档的输出句子一般是按照句子在原文中出现的顺序排列,而在多文档摘要中,大多采用时间顺序排列句子,如何准确的得到每个句子的时间信息,也是多文档摘要需要解决的一个问题。

原标题:话宇专栏丨法国太空创业最大一笔融资诞生,“入坑”最 in 的电推进技术!

  1. 有一定的编程能力,熟悉 Python。

  2. 有数据标注和校验经验。

  3. 有语言学、自然语言处理或金融、财会背景。

图丨Exotrail公司ExoMG® - nano发动机安装上微小卫星(来源:Exotrail)

命名实体识别是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译、面向Semantic Web的元数据标注等应用领域的重要基础工具,在自然语言处理技术走向实用化的过程中占有重要地位。一般来说,命名实体识别的任务就是识别出待处理文本中三大类(实体类、时间类和数字类)、七小类(人名、机构名、地名、时间、日期、货币和百分比)命名实体。

这轮融资是由欧洲风险投资公司 360 Capital Partners 主导,Bpifrance、Irdi Soridec Gestion 和一些天使投资人跟投,SATT Paris-Saclay 也有参与。值得注意的是,这也是整个法国在太空创业领域最大的一笔融资。

本项目的初始设计目的是为了公告制作小组提供高质量的自动化处理工具。面对公告摘要这特殊类型文本,公告制作小组制定了较高的准确性要求,以至于传统(新闻)文本摘要无法完全满足准确率需要。本课题需要探索深度学习与知识提取的结合,以平衡开发成本与准确率的矛盾。这项工作的探索不仅为扩展更多公告类型奠定基础,也为其他类型文本处理带来宝贵经验。

“在不久的将来,全球范围内的遥感和卫星通信业务将会呈爆发式增长,虽然目前的大多数用户都是在美国,但欧洲的众多公司也很活跃,都有希望成为我们的潜在客户,所以我们的首要商业目标仍是在欧洲。”Henri 说。

3.4.2 事件提取

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表格提取在公告处理中主要作用于特定信息提取,如财务报表,供应商与客户表,业务构成表等等。如财务报表信息,表格提取仅仅作用于还原表格结构,但具体结构化还需要两项工作。

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人工评价结果在很大程度上都是可信的,因为人可以推理、复述并使用世界知识将具有类似意思但形式不同的文本单元关联起来,更加灵活,但是时间成本高,效率低。

昨天,又有一家商业航天初创公司获得了融资,它不来自美国,也不来自亚太,而是来自欧洲。9 月 6 号,法国太空创业公司 Exotrail 在官网发布消息,称他们已经获得了 410 万美元的一笔投资,将用于开发适配于微小卫星的电推发动机和软件。

由于前两步流程仅仅获得了包含关键信息的句子,深度学习也难以高准确率的识别结构化信息,所以需要通过自然语言处理与规则系统来进一步提取。本文主要关注的信息抽取点有:公告标题、公司全称、公司简称、日期时间、会议名称、决议事项、业绩预测事件等,大体可分为实体和事件类两种信息抽取任务。

ΔV 为卫星机动变轨需要的速度变量,与卫星的轨道速度和轨道倾角关系密切

商务经理

图丨ExoMG® - micro(来源:Exotrail)

4.3 实验结果评测

图丨Exotrail创始团队,从左至右依次是Nicolas Heitz, David Henri, Paul Lascombes and Jean-Luc Maria(来源:Exotrail)

自动文本摘要有非常多的应用场景,如自动报告生成、新闻标题生成、搜索结果预览等。此外,自动文本摘要也可以为下游任务提供支持。尽管对自动文本摘要有庞大的需求,这个领域的发展却比较缓慢。对计算机而言,生成摘要是一件很有挑战性的任务,要求计算机在阅读原文本后理解其内容,并根据轻重缓急对内容进行取舍,裁剪和拼接内容,最后生成流畅的短文本。因此,自动文本摘要需要依靠自然语言处理/理解的相关理论,是近几年来的重要研究方向之一。

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2.4 命名实体识别

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基于规则和词典的方法是命名实体识别中最早使用的方法,一般而言,当提取的规则能比较精确地反映语言现象时,基于规则的方法性能要优于基于统计的方法。但是这些规则往往依赖于具体语言、领域和文本风格,编制过程耗时且难以涵盖所有的语言现象,容易产生错误,系统可移植性不好,对于不同的系统需要语言学专家重新书写规则。基于规则的方法的另外一个缺点是代价大,存在系统建设周期长、移植性差而且需要建立不同领域知识库作为辅助以提高系统识别能力等问题。

在此轮融资完成之后,Exotrail 将会把主要精力放在发动机原型机的研发和首批产品交付上,他们预计将会在 2019 年年底前对外展示出发动机原型样机,而之后还会向首批的客户交付第一套推进系统,预计时间将会在 2019 年年底或 2020 年年初。

2. 完成所在区域金融客户的跟踪推进工作。包括拜访区域内各主要银行、券商等金融机构、发展维护渠道合作伙伴关系

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(一)研究背景

  • nano 和 ExoMG® - micro,其在研发过程中得到了法国科学研究**中心 LAPLACE(Laboratoire Plasma et Conversion d’Energie)实验室的帮助。

是人才我们都不想错过,欢迎你过来一起聊聊。公司博客是 主页是

3. 熟悉机器学习、深度学习,有使用深度学习在NLP中的应用经验,熟悉至少一种开源库,如tensorflow。

  • 1、临时公告,保证数据量大,并且是高频、重要公告;
  • 2、公告关键信息明确,可以被结构化(反例:澄清公告等便没有结构化的必要);
  • 3、公告类别覆盖能“某一句话包含全部关键信息的”与“关键信息出现在多处需要聚合的”。

本质上,文本摘要是一种信息过滤,输出的文本比输入的文本少很多,但却包含了主要的信息,有点类似主成分分析(PCA)。从某种意义上,文本摘要与推荐系统的功能类似,都是为了提取出用户感兴趣的内容,只是使用的方法有很大不同。

3. 负责创建用户友好、符合标准的跨浏览器应用

对应信息点:

上市公司的公告信息披露由各信息披露义务人在指定的信息披露网站发布,主要为PDF格式。以沪市上市公司为例,2016年全年披露了123732篇公告,2017年共158977篇,并且随着上市公司数量的增加这一数字将会逐年增加。每年3月底、4月底、8月底、10月底为定期报告披露高峰期,最多的一天(2017年4月28日)发布了3571篇公告。这不但为证券交易所的合规检查带来了压力,也给投资者带来了极大的信息负载,尤其是对中小投资者。

  1. 遵循良好的代码风格(如Google Style或PEP8)。

(600390)“*ST 金瑞”公布第六届董事会第二十六次会议决议公告

金瑞新材料科技股份有限公司第六届董事会第二十六次会议于 2016 年 6 月 18 日召开,会议审议通过《关于公司发行股份购买资产暨关联交易方案的 议案》、《关于公司本次重组配套融资方案的议案》、《<金瑞新材料科技股份有 限公司发行股份购买资产并募集配套资金暨关联交易报告书(草案)>及其摘要的议案》等事项。

仅供参考,请查阅当日公告全文。

(600289)“亿阳信通”公布 2015 年年度股东大会决议公告

亿阳信通股份有限公司 2015 年年度股东大会于 2016 年 6 月 20 日召开, 会议审议通过公司 2015 年年度报告及摘要、公司 2015 年度利润分配预案、 公司续聘 2016 年度财务审计机构和内控审计机构的议案等事项。

仅供参考,请查阅当日公告全文。

1. 信息抽取、文本摘要、自动问答等方面的研发以及语言资源/知识库维护

如果你还不熟悉文因互联:文因互联是位于北京的智能金融创业公司。技术团队来自MIT、RPI、IBM、Samsung等知名大学和公司,深耕人工智能十余年,是知识图谱领域的领军团队。我们用人工智能技术解决交易所、银行、券商等面临的投资研究、自动化监管、投资顾问等问题。经过两轮融资,财务健康,目前市场拓展顺利,也建立了良好的行业口碑。

  1. 喜欢与客户交流沟通,能适度出差
  • 各类命名实体的数量众多:根据对人民日报1998年1月的语料库(共计2,305,896字)进行的统计,共有人名19,965个,而这些人名大多属于未登录词。
  • 命名实体的构成规律复杂:例如由于人名的构成规则各异,中文人名识别又可以细分为中国人名识别、日本人名识别和音译人名识别等;此外机构名的组成方式也最为复杂,机构名的种类繁多,各有独特的命名方式,用词也相当广泛,只有结尾用词相对集中。
  • 嵌套情况复杂:一个命名实体经常和一些词组合成一个嵌套的命名实体,人名中嵌套着地名,地名中也经常嵌套着人名。嵌套的现象在机构名中最为明显,机构名不仅嵌套了大量的地名,而且还嵌套了相当数量的机构名。互相嵌套的现象大大制约了复杂命名实体的识别,也注定了各类命名实体的识别并不是孤立的,而是互相交织在一起的。
  • 长度不确定:与其他类型的命名实体相比,长度和边界难以确定使得机构名更难识别。中国人名一般二至三字,最多不过四字,常用地名也多为二至四字。但是机构名长度变化范围极大,少到只有两个字的简称,多达几十字的全称。在实际语料中,由十个以上词构成的机构名占了相当一部分比例。

以下招聘岗位职责描述仅供参考,请不要让它们限制住你的想象和勇气。

本节首先分析公告的数据特征,进而给出算法框架与具体算法说明。

(600767)“运盛医疗”公布重大事项停牌公告

运盛(上海)医疗科技股份有限公司收到第一大股东上海九川投资(集团)有限公司通知,九川集团正在筹划涉及公司的重大事项,该事项可能对

公司的控股权造成重大影响,该事项存在较大不确定性。

经公司申请,公司股票自 2016 年 6 月 14 日起停牌。

仅供参考,请查阅当日公告全文。

(603788)“宁波高发”公布关于筹划非公开发行股票事项复牌的公告

鉴于宁波高发汽车控制系统股份有限公司董事会已审议通过非公开发行 股票相关事项,经向上海证券交易所申请,本公司股票于 2016 年 6 月 15 日 复牌。

仅供参考,请查阅当日公告全文。

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对应信息点:

按照文档数量,文本摘要可以分为单文档摘要与多文档摘要,前者是后者的基础,但后者不只是前者结果的简单叠加。前者经常应用于新闻信息的过滤,而后者,在搜索引擎中有很大的潜力,难度也随之加大。在单文档摘要系统中,一般都采取基于抽取的方法。

  1. 基于字典匹配的实体识别。
  2. 基于公告页眉内容的时候识别:从“证券代码:600877 证券简称:中国嘉陵 编号:临 20170015”的页眉结构中,我们可以提取到公司代码和公司简称实体。
  3. 基于表格内容的实体识别:

自上世纪九十年代末开始,一些会议或组织开始致力于制定摘要评价的标准,他们也会参与评价一些自动文本摘要。比较著名的会议或组织包括SUMMAC,DUC(DocumentUnderstanding Conference),TAC(TextAnalysis Conference)等。

  1. 公司全称(实体)
  2. 公司简称(实体)
  3. 公司代码(实体)
  4. 利润分配方案名称(实体)
  5. A股每股现金红利(数字)
  6. 股权登记日每股转增股份(数字)
  7. 除权(息)日(日期)
  8. 新增无限售条件流通股份上市日(日期)
  9. 现金红利发放日(日期)
  10. 公司债券简称(实体)
  11. 兑付债权登记日(日期)
  12. 兑付资金发放日(日期)
  13. 债券摘牌日(日期)

特别鸣谢

  • 上一步的记忆单元 ct −1 ,其权重为 ft (遗忘门forget gate的当前状态)
  • 新信息 gt ,其权重为 it (输入门,input gate的当前状态)

目前在具体工业应用中,知识提取算法主要受限于语料,所以在有丰富语料的场景中会有显著效果,如文本搜索,机器翻译,机器人问答等。在专业领域中,还不存在“一本万利”的方法,算法效果需要长时间的语料标注积累。

本课题共针对9类高频公告的开展了实验,分别对结构化提取与摘要生成进行了测试。9类公告的选取主要考虑几个方面:

【岗位职责】

整个PDFBox的处理流程如下图所示:

上证所信息网络有限公司

4.2 基于知识的信息抽取

3.4 基于知识的摘要信息抽取 3.4.1 实体提取

知识提取(KnowledgeExtraction)研究如何根据给定本体从无语义标注的信息中识别并抽取与本体匹配的事实知识。该技术既可以抽取出事实知识用于构建基于知识的服务,也能够为语义 Web 的实现提供必要的语义内容。因此知识抽取技术对于充分利用现有数据是非常必要的。

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  1. 事件类型识别:事件类别识别是指从文本中检测出事件句,并依据一定的特征判断其所归属的类别。不难看出,事件类别识别是典型的分类问题,其重点在于事件句的检测和事件句的分类。现有的检测事件句的方法主要是基于触发词的方法。在这类方法中,将每个词作为一个实例来训练并判断是否为触发词的机器学习模型,但引入了大量的反例,导致正反例严重不平衡。为了解决了上述问题,一种基于局部特征选择和正负特征相结合的事件检测与分类方法,取得了不错的识别效果(谭红叶,2008)。
  2. 事件元素识别与语义角色标注(Semantic Role Labeling, SRL)任务有一定的相似性。所谓语义角色标注,是根据一个句中的动词(谓词)与相关各类短语等句子成分之间的语义关系,而赋予这些句子成分的语义角色信息,如施事、受事、工具或附加语等。事件元素识别是事件抽取中又一核心任务。该任务主要从众多命名实体(Entity)、时间表达式(Time Expression)和属性值(Value)中识别出真正的事件元素,并给予其准确的角色标注。

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本项工作的初始目的是为了上交所的公告制作小组提供合适的自动化处理工具,减轻公告高峰期的运行压力,降低人工采编风险,控制可能增加的成本;在此基础上,考虑为周边系统甚至公众提供通用的公告自动抽取服务。

最后的难点是深度学习模型与知识提取的混合工程架构,要考虑如何能更快让开发人员扩展,非常考验工程设计者的架构能力。

  1. 公司全称(实体)
  2. 公司简称(实体)
  3. 公司代码(实体)
  4. 风险警示描述(句子)
  5. 实施其他风险警示后股票价格的日涨跌幅限制(数字)

一类称作内部评价方法,与文摘系统的目的相关,它通过直接分析摘要的质量来评价文摘系统;第二类称作外部评价方法,它是一种间接的评价方法,与系统的功能相对应,将文摘应用于某一个特定的任务中,根据摘要功能对特定任务的效果来评价自动文摘系统的性能,如对于信息检索任务而言,可以对比采用摘要进行检索与采用原文进行检索的准确率差异,通过文摘对检索系统的效果来评价文摘系统的性能。

  1. PDF进过PDFBox处理生成想要的中间xml格式表示文件
  2. 分页模块对PDF进行逐页处理,将页眉页脚分别进行标注。
  3. 图片提取模块对PDF中的图片文件进行必要处理,保存到相应的媒体库中。
  4. 表格处理模块对PDF中存在的表格信息进行提取,一方面要对存在合并单元格的表格进行处理,另外一方面还要对跨页的表格进行处理。还原表格的语法结构,为后期对表格的语义处理提供必要支持。

3. 具有良好的自我学习能力与团队合作精神,有强烈责任感。

(注:摘要准确率:由公告制作小组对摘要文本描述进行人工评测)

目前,沪深两所上市公司的信息披露内容中,部分定期公告及临时公告已经利用XBRL技术将信息结构化,其中主要包括公司半年报与年报中的基本信息、股本结构、以及资产负债表、利润表、现金流量表财务报表及附注,这些信息在上市公司撰写公告时,便通过特殊工具进行了采集[1],之后便可以直接将这些信息结构化存储和利用。然而,已经格式化处理的公告仅占全部公告的一部分,加之信息披露的要求逐年变化,对公告信息的完整格式化仍然是个挑战。中小投资者通常使用市场信息供应商来获取信息,而这些信息供应商由于关注点的不同,所提供的数据在时效性、完整性、准确性上,也有很大的提升空间。

1. 本科或硕士在校生优先,专业不限。

遗忘门控制有多少上一步的记忆单元信息流入当前记忆单元,而输入门控制有多少新信息流入当前的记忆单元。

3.1.1 基于语句的基本摘要

这种方法在具体实现过程中需要考虑怎样高效地将两种方法结合起来,采用什么样的融合技术。由于命名实体识别在很大程度上依赖于分类技术。

对应信息点:

【优先考虑】

信息在多个位置,并且表述复杂,较为随意。例如:对外担保公告。“为满足项目建设资金需求,公司全资子公司XXX有限公司拟向XXX信托有限责任公司申请14亿元信托贷款,期限2年,公司为其提供全额全程连带责任担保。”其中担保原因表述不统一,担保对象有子公司、分公司,其他公司等多种方式,担保金额与期限有时会附带累计担保信息。对此类公告,目前认为只能采用严格的规则系统开发。

对结构化提取测试主要观察提取的实体是否准确并全面,摘要的准确率则与公告制作小组制作的人工摘要通过edit-distance方法直接对比,摘要的实现力求与官方要求一致。

  1. 公司全称(实体)
  2. 公司简称(实体)
  3. 公司代码(实体)
  4. 股东大会名称(实体)
  5. 股东大会召开时间(实体)
  6. 通过的审议项(实体)

在模型开发过程中,公告种类和数量循序增加,本课题期间,系统经过了15个版本的迭代。前4、5个版本准确率的提升非常明显,通过深度学习结合统计的方式,准确率快速提升到75%的区域。伴随着测试数据多样性的增加,在6版本到14版本迭代的过程中,准确率出现了波动,通过对异常情况进行分析,提升统计学习的泛化能力,同时对异常情况进行规则整理,最终准确率获得了提升。

随着上市公司数量日益增多,将公告以行之有效的方式让阅读者“读薄”的工作刻不容缓,其中通过自然语言处理、知识图谱、深度学习等技术将公告信息结构化提取或许是关键所在。

即正向计算时,隐藏层的 st 与 st-1 有关;反向计算时,隐藏层的 st 与 st+1 有关:

前端工程师

按照不同的数据源,可以大致分为1)新闻摘要,2)一般论文摘要,3)综述论文摘要等几个类型。

一是实体对齐,如财务报表中的指标对齐,比如“资产总计=总资产”。

某一句话即包含全部关键信息。例如:业绩预告公告。“预计2016年实现归属于上市公司股东的净利润600万元—800万元,且2016年末归属于母公司的净资产为正数。”此类摘要,可以直接通过深度学习模型提取,便有较高准确率,结构化提取可以进一步规则解析。

内部评价方法按信息的覆盖面和正确率来评价文摘的质量,一般采用将系统结果与“理想摘要”相比较的方法。这种评价方法来源于信息抽取技术。在信息抽取评测中,将原文的关键要点抽取出来,然后与人工抽取的内容相比较,计算其召回率,准确率,冗余率和偏差率等几个指标。这种内部评价方法存在的主要困难是“理想摘要”的获得问题。

2.5 基于规则和词典的方法

2.7 混合方法

第一种分类:人工评价方法和自动评价方法。这两类评价方法都需要完成以下三点:

(三)摘要系统设计

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关键词:

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