基于生成式大模型的企业年报智能问答方法和系统

    公开(公告)号:CN119090009A

    公开(公告)日:2024-12-06

    申请号:CN202411113019.7

    申请日:2024-08-14

    Inventor: 李飞 王瑞 石玉琦

    Abstract: 本发明公开了一种基于生成式大模型的企业年报智能问答方法和系统,方法包括以下步骤:获取企业年报文本并进行预处理,基于预处理后的企业年报文本构建主题标签、情感标签和年报知识图谱;对预处理后的企业年报文本进行关键词提取和扩展后存入关键词库,对关键词库中的关键词进行分类分层处理并构建关键词知识图谱;解析用户输入的问题文本后与关键词库进行匹配,根据匹配结果查询关键词知识图谱和年报知识图谱以定位相关的企业年报文本片段;基于定位的企业年报文本片段及其主题标签和情感标签,通过调用生成式大模型生成与用户输入的问题文本对应的最终答案。本发明能够实现高效、准确和全面的企业年报智能问答,支持多领域的年报数据分析。

    视频分类的方法、装置、电子设备及介质

    公开(公告)号:CN114037946A

    公开(公告)日:2022-02-11

    申请号:CN202111556380.3

    申请日:2021-12-17

    Abstract: 本申请公开了一种视频分类的方法、装置、电子设备及介质。本申请中,可以获取待分类视频数据;将待分类视频数据输入至音视频学习网络,得到待分类视频对应的图像特征和音频特征;以及待分类视频对应的文本特征;将图像特征、音频特征以及文本特征输入至融合学习网络,得到融合特征向量;将融合特征向量输入至Softmax分类器,并将分类器输出的分类结果作为待分类视频的分类结果。通过应用本申请的技术方案,可以在获取待分类视频之后,利用预设的学习网络模型,得到该视频数据的图像特征、音频特征以及文本特征,并将该三个特征进行融合后,根据融合的特征来判断待分类视频的分类结果。从而避免了相关技术中对视频数据分类不准确的弊端。

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