[发明专利]个股的智能关联方法及相关产品

权利要求书

1.一种个股的智能关联方法，其特征在于，所述方法应用于用户设备UE，所述方法包括如下步骤：

对资讯标题以及资讯正文进行识别得到资讯标题的实体以及资讯正文的实体；具体包括：

调用命名实体识别模型对所述资讯标题以及所述资讯正文进行识别得到所述资讯标题的实体以及所述资讯正文的实体；识别方法包括：

根据分类模型对所述资讯标题以及所述资讯正文进行识别；

对所述资讯标题以及所述资讯正文进行内容调取，得到待处理内容；

检测待处理内容语言与系统显示语言是否一致；

若检测到所述待处理内容的语言与系统显示语言不一致，则通过分类模型对所述待处理内容的语言与系统显示语言不一致的内容进行区分；

具体的，基于分类结果，翻译非系统显示语言内容；基于翻译后的内容集合，匹配所述资讯标题与所述资讯正文的关联性；

在进行匹配时，先对目标内容、资讯标题以及资讯正文进行量化，分别得到对应的字符串A[a₁,a₂,…,a_n-1,a_n]、B[b₁,b₂,…,b_n-1,b_n]、C[c₁,c₂,…,c_n-1,c_n]，其中，a₁～a_n用于表示字符串A中的字符；b₁～b_n用于表示字符串B中的字符；c₁～c_n用于表示字符串C中的字符，n用于表示字符的数量，之后基于目标内容对应的字符串与资讯标题对应的字符串进行语义匹配，所述目标内容为将翻译得到的内容集合与系统显示语言一致的部分进行合并得到的目标内容；通过如下公式计算目标内容、资讯标题两者之间的语义匹配度：

同样的，通过如下公式计算目标内容、资讯正文两者之间的语义匹配度：

通过计算得到的匹配度来确定与目标内容对应的资讯标题和资讯正文；

将所述资讯标题的实体以及所述资讯正文的实体分别传送给个股关联模型；

所述个股关联模型根据资讯标题的实体以及资讯正文的实体给出一个个股列表；

将所述个股列表展示；

点击所述个股列表中的个股，进入个股页面进行交易；

所述个股关联模型根据资讯标题的实体以及资讯正文的实体给出一个个股列表具体包括：

使用命名实体识别基础服务提取出资讯文章标题和正文中的实体，将资讯文章标题和正文中的实体分别传输给个股关联模型，个股关联模型计算资讯标题的实体以及资讯正文的实体的个股列表；个股关联模型分别计算资讯标题的实体以及资讯正文的实体的个股列表；具体包括：

个股关联模型提取资讯标题的第一关键字，并获取第一关键字相关的其他关键字，将其他关键字与第一关键字组成第一关键字组；将第一关键字组内的每个关键字分别与个股进行关键字匹配，每匹配到一个关键字，将个股增加该关键字对应的权重值，然后将个股所有的权重值之和确定为个股的评分，将评分中高于分数阈值且排名在前β的个股确定为个股列表中的个股；

个股关联模型提取资讯正文的多个关键字，将多个关键字组成第二关键字组，将第二关键字组内的每个关键字分别与个股进行关键字匹配，每匹配到一个关键字，将个股增加该关键字对应的权重值，然后将个股所有的权重值之和确定为个股的评分，将评分中高于分数阈值且排名在前β的个股确定为个股列表中的个股。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述个股关联模型根据资讯标题的实体以及资讯正文的实体给出一个个股列表具体包括：

个股关联模型在新增内容源的数据库内进行匹配计算得到所述资讯标题的实体以及资讯正文的实体的个股列表。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述命名实体识别模型的获取方式具体包括：

调用BERT base模型，获取已标记的资讯标题以及已标记的资讯正文，将该已标记的所述资讯标题以及已标记的所述资讯正文作为训练内容对该BERT base模型执行神经网络模型的训练得到所述命名实体识别模型。