[发明专利]金融文本识别方法、装置、计算机设备和存储介质在审

专利信息
申请号: 202210757331.4 申请日: 2022-06-30
公开(公告)号: CN115019331A 公开(公告)日: 2022-09-06
发明(设计)人: 薛振宇;程锦东;周展博;谭永森 申请(专利权)人: 中国工商银行股份有限公司
主分类号: G06V30/42 分类号: G06V30/42;G06V30/41;G06V10/82;G06V10/774;G06N3/08;G06N3/04;G06F40/295;G06F40/216;G06F40/211
代理公司: 华进联合专利商标代理有限公司 44224 代理人: 卢晓霞
地址: 100140 北*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 金融 文本 识别 方法 装置 计算机 设备 存储 介质
【说明书】:

本申请涉及一种金融文本识别方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品,可用于人工智能技术领域。所述方法包括:获取待识别金融文本和待识别金融文本的实体集合;通过预先训练的金融文本识别模型,确定待识别金融文本的目标向量和实体集合中每个实体的目标向量;分别将每个实体的目标向量和待识别金融文本的目标向量,输入第一关键实体识别模型,得到每个实体的实体标签;实体标签用于表征对应的实体是否为关键实体;第一关键实体识别模型通过对金融文本识别模型进行再次训练得到;从实体集合中,筛选出对应的实体标签为关键实体标签的实体,作为待识别金融文本的关键实体。采用本方法,能够提高金融文本的关键实体识别准确率。

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域,特别是涉及一种金融文本识别方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。

背景技术

随着传统金融向互联网金融的转变,网络中有关金融的信息越来越繁杂,越来越多的门户网站和社交媒体会报道金融方面的新闻和观点。对互联网上的金融文本进行关键实体识别,有利于及时掌握金融文本的关键实体。

传统技术中,一般是利用深度神经网络模型来处理实体识别任务;但是在金融文本中,由于金融领域内有种类繁多的特定金融实体,比如账户、信用卡、网点、卡种等。在这些特定金融实体中,有较多的实体相对于该金融文本的主题来说是冗余或无关联的。通过深度神经网络模型,能够识别出金融文本中的实体,但是这些实体并不都是关键实体,需要通过人工筛选,导致金融文本的关键实体识别准确率较低。

发明内容

基于此,有必要针对上述技术问题,提供一种能够提高金融文本的关键实体识别准确率的金融文本识别方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

第一方面,本申请提供了一种金融文本识别方法。所述方法包括:

获取待识别金融文本和所述待识别金融文本对应的实体集合;

通过预先训练的金融文本识别模型,确定所述待识别金融文本的目标向量和所述实体集合中每个实体的目标向量;

分别将每个实体的目标向量和所述待识别金融文本的目标向量,输入预先训练的第一关键实体识别模型,得到所述每个实体对应的实体标签;所述实体标签用于表征对应的实体是否为关键实体;所述第一关键实体识别模型通过对所述预先训练的金融文本识别模型进行再次训练得到;

从所述实体集合中,筛选出对应的实体标签为关键实体标签的实体,作为所述待识别金融文本的关键实体。

在其中一个实施例中,所述预先训练的金融文本识别模型通过下述方式训练得到:

获取样本文本和所述样本文本对应的实际目标向量;所述样本文本包括通用文本和金融文本,所述实际目标向量由所述样本文本中的每个字的组合向量组成,所述组合向量由对应的字的字向量、文本向量、位置向量和任务向量组成;

将所述样本文本输入待训练的金融文本识别模型,得到所述样本文本对应的预测目标向量;

根据所述实际目标向量和所述预测目标向量之间的差值,对所述待训练的金融文本识别模型进行训练,直到满足第一预设结束条件,并将满足所述第一预设结束条件的训练后的金融文本识别模型,作为所述预先训练的金融文本识别模型。

在其中一个实施例中,所述分别将每个实体的目标向量和所述待识别金融文本的目标向量,输入预先训练的第一关键实体识别模型,得到所述每个实体对应的实体标签,包括:

分别将每个实体的目标向量和所述待识别金融文本的目标向量进行组合,得到所述每个实体的组合目标向量;

分别将所述每个实体的组合目标向量,输入预先训练的第一关键实体识别模型,得到所述每个实体的关键实体概率;所述关键实体概率用于表示对应的实体属于关键实体的概率;

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