[發明專利]基于Electra深度神經網絡的金融新聞輿情預警分類方法及系統在審
| 申請號： | 202211619985.7 | 申請日： | 2022-12-15 |
| 公開（公告）號： | CN116151989A | 公開（公告）日： | 2023-05-23 |
| 發明（設計）人： | 史珂;張笑冬;何平 | 申請（專利權）人： | 興業銀行股份有限公司;興業數字金融服務(上海)股份有限公司 |
| 主分類號： | G06Q40/06 | 分類號： | G06Q40/06;G06F16/9535;G06F16/906;G06F18/241;G06F40/211;G06F40/289;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海段和段律師事務所 31334 | 代理人： | 單雯 |
| 地址： | 350014 福建省福州*** | 國省代碼： | 福建;35 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 基于 electra 深度 神經網絡 金融 新聞 輿情 預警 分類 方法 系統 | ||
1.一種基于Electra深度神經網絡的金融新聞輿情預警分類方法，其特征在于，包括：
步驟S1：采集金融新聞數據并進行標注；
步驟S2：對標注后的金融新聞數據進行預處理，并輸入至Electra預訓練模型進行增量訓練和更新模型權重，得到更新后的Electra深度神經網絡模型；
步驟S3：通過所述Electra深度神經網絡模型得到文本表征，進而判斷對應的金融新聞數據文本是否為負面文本，若是，則觸發步驟S4；若否，則不進行預警；
步驟S4：提取負面的金融新聞數據文本中的主旨句，在通過Electra深度神經網絡模型提取每個主旨句中的輿情種類特征；
步驟S5：將所述輿情種類特征輸入至分類器中進行分類，得到最終金融新聞的輿情分類，進而實現預警指令。
2.根據權利要求1所述的基于Electra深度神經網絡的金融新聞輿情預警分類方法，其特征在于，所述標注包括將采集的金融新聞數據根據預設的類別標簽進行標注；
所述類別標簽包括金融業務異常行為、經營不善、企業運作異常、企業重大變革行為、借戶方面除業務外重大負面信息和借戶違法行為。
3.根據權利要求1所述的基于Electra深度神經網絡的金融新聞輿情預警分類方法，其特征在于，所述預處理包括對金融新聞數據進行數據清洗，去除無效字符，同時限制文本最大長度輸入為512個字節，超出所述最大長度的部分采用切片輸入的方式，依次輸入后端的分詞器來獲得文本分詞。
4.根據權利要求1所述的基于Electra深度神經網絡的金融新聞輿情預警分類方法，其特征在于，所述步驟S3包括：將所述待分類金融新聞數據對應的文本編碼輸入所述Electra深度神經網絡模型的全連接層，并通過判別器對所述編碼的張量做二分類，輸出當前金融新聞數據是否為負面分類。
5.根據權利要求1所述的基于Electra深度神經網絡的金融新聞輿情預警分類方法，其特征在于，步驟S4包括：
步驟S4.1：取出判別出的負面金融新聞數據文本中的每一個句子作為輸入文本，通過命名實體識別得到對應的句子主體；
步驟S4.2：計算所述主體和主體對應的文本標題的相似度，計算公式如下：
其中，B表示文本標題中詞組的詞向量均值，Ji表示當前文本中第i個句子的主體詞的詞向量均值，Si表示當前文本中第i個句子的主體和主體對應的文本標題的相似度；
步驟S4.3：選擇相似度得分最高的對應句子作為主旨句。
6.一種基于Electra深度神經網絡的金融新聞輿情預警分類系統，其特征在于，包括：
模塊M1：采集金融新聞數據并進行標注；
模塊M2：對標注后的金融新聞數據進行預處理，并輸入至Electra預訓練模型進行增量訓練和更新模型權重，得到更新后的Electra深度神經網絡模型；
模塊M3：通過所述Electra深度神經網絡模型得到文本表征，進而判斷對應的金融新聞數據文本是否為負面文本，若是，則觸發模塊M4；若否，則不進行預警；
模塊M4：提取負面的金融新聞數據文本中的主旨句，在通過Electra深度神經網絡模型提取每個主旨句中的輿情種類特征；
模塊M5：將所述輿情種類特征輸入至分類器中進行分類，得到最終金融新聞的輿情分類，進而實現預警指令。
7.根據權利要求6所述的基于Electra深度神經網絡的金融新聞輿情預警分類系統，其特征在于，所述標注包括將采集的金融新聞數據根據預設的類別標簽進行標注；
所述類別標簽包括金融業務異常行為、經營不善、企業運作異常、企業重大變革行為、借戶方面除業務外重大負面信息和借戶違法行為。
8.根據權利要求6所述的基于Electra深度神經網絡的金融新聞輿情預警分類系統，其特征在于，所述預處理包括對金融新聞數據進行數據清洗，去除無效字符，同時限制文本最大長度輸入為512個字節，超出所述最大長度的部分采用切片輸入的方式，依次輸入后端的分詞器來獲得文本分詞。
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