基于大语言模型和Logistic模型的企业财务风险预警方法

    公开(公告)号:CN119990752A

    公开(公告)日:2025-05-13

    申请号:CN202510063935.2

    申请日:2025-01-15

    Applicant: 燕山大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于大语言模型和Logistic模型的企业财务风险预警方法,属于计算机自然语言处理技术领域,包括以下步骤:步骤S1:分别收集上市公司第t‑2年的年度业绩说明会与第t‑1年的一季度、半年度、三季度业绩说明会文本数据,并收集其第t‑1年的财务数据;步骤S2:针对业绩说明会上的管理层文本,分别计算文本情感值、文本可读性、文本相似度,针对管理层与投资者的对话文本,计算问答相关性;步骤S3:使用公司财务数据并结合文本情感值、文本可读性、文本相似度、问答相关性,使用Logistic模型对上市公司是否会被ST处理进行预测。本发明能够从多个维度进行更全面、更准确的预测上市公司的财务风险。

    基于多模态信息不变与特定表示的Twitter机器人检测方法

    公开(公告)号:CN118968365A

    公开(公告)日:2024-11-15

    申请号:CN202411178737.2

    申请日:2024-08-27

    Applicant: 燕山大学

    Abstract: 本发明公开了基于多模态信息不变与特定表示的Twitter机器人检测方法,属于计算机图学习与多模态信息融合领域,包括构建机器人检测模型BotSAI并采用多任务方式进行优化;具体是基于Twitter用户的元数据、文本内容和异构网络拓扑结构信息,通过改进的特定于模态的编码器来提取特征;经多通道表示器将各个模态特征向量进行不变与特定表示,学习模态中的共性并突出模态间的特性,之后利用多头自注意力进行特征交互,将输出的融合特征向量串联起来,使用构造出的联合向量用于检测任务并学习模型参数。本发明利用富含有效信息的特征向量来应对社交机器人检测任务,显著提升了针对Twitter机器人检测任务的准确率。

    基于合作多智能体的知识图谱元路径和元图自动挖掘算法

    公开(公告)号:CN116451788A

    公开(公告)日:2023-07-18

    申请号:CN202310459095.2

    申请日:2023-04-26

    Applicant: 燕山大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于合作多智能体的知识图谱元路径和元图自动挖掘算法,属于深度学习和模式挖掘相关领域,包括将知识图谱元路径和元图挖掘与表示学习过程建模为团队马尔可夫博弈问题,利用合作型多智能体为知识图谱中不同类型的实体挖掘最优元路径组合,通过元路径聚合学习中间节点表示,利用元路径缓冲池感知采样机制,为每个实体挖掘多条元路径,根据元路径构建基于元路径的子图,利用哈达玛积将多个元路径子图合成元图,通过元图相似聚合学习最终实体表示,从而应用下游任务监督和奖励信号增强多智能体在知识图谱中的自动挖掘策略。本发明挖掘的元路径和元图可以高效指导知识图谱表示学习,有效提高实体分类和链接预测等下游任务的性能。

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