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申请号:202110224077.7 公开号:CN112836502A 主分类号:G06F40/279
申请人:中央财经大学 申请日:2021.03.01 公开日:2021.05.25
发明人:王秀利;金方焱
摘要:本发明公开了一种金融领域事件隐式因果关系抽取方法。该方法包括:选取混合文本语料;从混合文本语料中提取事件对,对每个事件对进行标注,生成由事件对及其标签组成的事件三元组,并将事件对所在的文本及其标签映射为各自的向量矩阵,划分为训练集、测试集和验证集;将生成的事件对向量矩阵输入到卷积神经网络和时间序列网络模型中,分别提取文本局部特征和文本整体特征,进而融合为特征融合向量;将训练集和验证集事件对的特征融合向量和对应的标签向量输入模型进行训练,获得满足设定优化目标的模型,以抽取隐式因果关系事件构建金融领域因果关系事件库。本发明使得金融领域事件隐式因果关系推导更加合理、可靠。
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