一种面向金融知识图谱发现的方法
基本信息
| 申请号 | CN201810897485.7 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN109241199A | 公开（公告）日 | 2019-01-18 |
| 申请公布号 | CN109241199A | 申请公布日 | 2019-01-18 |
| 分类号 | G06F16/28;G06F17/27 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 龙世增;蔡瑞初;毕辉;李楠 | 申请（专利权）人 | 广州初星科技有限公司 |
| 代理机构 | 广州粤高专利商标代理有限公司 | 代理人 | 广州初星科技有限公司 |
| 地址 | 511400 广东省广州市番禺区小谷围街外环东路232号13栋A438 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公布了一种面向金融知识图谱的分析方法。面向金融知识图谱的分析系统包括：文本预处理模块、协方差模块、深度学习模块、关系矩阵模块、Deep‑Lasso模块、用户反馈模块、系统管理模块。用户可以通过该系统存储和管理各种金融领域的训练样本，并对之进行分句、分词、词性标注和句法分析等处理。用户还可以添加自定义实体对处理好的文本信息进行特征抽取和向量化，然后用训练的模型计算文本中实体的相关关系，进而用于金融知识图谱发现，以及对系统的实体预测结果进行反馈，并传递给管理员进行审核，进一步提高知识图谱的可靠性。 |
