[發(fā)明專利]利用深度學習模型的證券研報核心觀點提取方法及裝置

在審

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• 申請日: 2018-10-22
• 公開（公告）號: CN109388804A
• 公開（公告）日: 2019-02-26
• 發(fā)明（設計）人: 葉曙峰;梁桂賢;吳冶成;黃鴻順
• 申請（專利權）人: 平安科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06F17/27
• 分類號: G06F17/27;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京英特普羅知識產(chǎn)權代理有限公司 11015
• 代理人: 林彥之

本發(fā)明公開一種利用深度學習模型的證券研報核心觀點提取方法，包括：接收待分析證券研報；對該證券研報進行分句得到各分句；將各分句采用第一深度學習模型進行評分得到各分句的第一評分并基于第一評分確定觀點類分句；將各觀點類分句采用第二深度學習模型進行評分得到各觀點類分句的第二評分并基于第二評分確定行業(yè)觀點類分句；提取第二評分最高的行業(yè)觀點類分句作為待分析證券研報的核心觀點進行輸出。本發(fā)明利用深度學習模型進行智能化評分的方式實現(xiàn)對證券研報中核心觀點的提取，可解決現(xiàn)有技術中針對證券研報分析方案的效率及準確率較低的問題，可高效且準確的提取出證券研報中的核心觀點。

技術領域

本發(fā)明涉及計算機技術領域，具體涉及一種利用深度學習模型的證券研報核心觀點提取方法及裝置。

背景技術

證券研究報告，也可簡稱為證券研報，是指相關研究人員(比如證券公司內(nèi)的研究人員等)對證券及相關產(chǎn)品的價值、或者影響其市場價格的因素進行分析，所作出的研究報告。

對證券研報進行分析，可以及時了解證券研報中關于行業(yè)、政策、投資可行性等方面情況，但目前主要還是通過人工方式對證券研報進行閱讀分析，以獲得作者的核心觀點等有用信息，此種方式需要耗費大量人力，效率及準確率都較低。

相關技術中針對證券研報分析方案的效率及準確率較低的問題，目前尚未提出有效的解決方案。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供一種利用深度學習模型的證券研報核心觀點提取方法、裝置、計算機設備及可讀存儲介質，進而在一定程度上克服上述現(xiàn)有技術中存在的問題，可高效且準確的提取出證券研報中的核心觀點。

本發(fā)明是通過下述技術方案來解決上述技術問題：

根據(jù)本發(fā)明的一個方面，提供了一種利用深度學習模型的證券研報核心觀點提取方法，包括如下步驟：

S01，接收輸入的待分析證券研報；

S02，對待分析證券研報進行分句處理，得到待分析證券研報中的各分句；

S03，將待分析證券研報中的各分句采用預先訓練好的第一深度學習模型進行評分，以得到針對待分析證券研報中的各分句的第一評分，并基于第一評分從待分析證券研報中的各分句中確定觀點類分句；

S04，將待分析證券研報中的各觀點類分句采用預先訓練好的第二深度學習模型進行評分，以得到針對待分析證券研報中的各觀點類分句的第二評分，并基于第二評分從待分析證券研報中的各觀點類分句中確定行業(yè)觀點類分句；

S05，提取第二評分最高的行業(yè)觀點類分句作為待分析證券研報的核心觀點進行輸出。

進一步的，S01接收輸入的待分析證券研報，包括：

判斷接收到的待分析證券研報的格式是否為文本類型；

若否，則將所述待分析證券研報的格式轉換為文本類型。

進一步的，S02對待分析證券研報進行分句處理，得到待分析證券研報中的各分句，包括：

根據(jù)預置類型的符號對待分析證券研報進行分句處理，得到待分析證券研報中的各分句；

對待分析證券研報中的各分句進行分詞處理，得到待分析證券研報中的各分詞；

基于預置的包括分詞與數(shù)值的對應轉換關系的字典，確定待分析證券研報中的各分詞對應的數(shù)值；

根據(jù)確定結果，將待分析證券研報中的各分句轉換成數(shù)值向量格式的分句。

進一步的，第一深度學習模型的訓練過程，包括如下步驟：