[发明专利]基于NLP的行业政策信息处理方法、装置、设备及介质

说明书

本发明的基于NLP的行业政策信息处理方法、装置、设备及介质，通过构建行业政策信息的主标签特征和副标签特征，根据主标签特征和副标签特征将所述行业政策信息与预先设置的标签体系进行匹配，分别得到领域标签、方向标签和周期标签；将所述行业政策信息与行业研究报告进行映射匹配，提取行业研究报告中与所述行业政策信息相关的核心文字信息，进行情感分值计算；再根据领域标签、方向标签、周期标签和情感分值输出结果；通过上述方式，提高了数据分析效率，并且充分挖掘行业政策信息自身属性特征以及行业研究报告共同实现了行业政策信息影响力领域、周期、大小和方向的多维度分析，并实现了影响力大小的量化，提高了行业政策信息的数据分析准确性。

【技术领域】

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于NLP的行业政策信息处理方法、装置、设备及介质。

【背景技术】

随着大数据技术的发展，对各类型数据的具体分析在各方面有着重要影响，以政府发布的各项监管政策为例，由于政府对经济社会发展起着重要宏观调控作用，政府包括很多的职能机构，每个职能机构每一次发布的行业政策信息，都会对行业、企业以及产品产生一定程度的影响，短期可对行业发展产生冲击效应，长期可引领行业发展方向，对资产配置、行业发展预测等具有重要指导意义。

对于政府各项行业政策信息，现有技术的处理方式能实现的是政策文本的获取与管理，具体的影响范围，一般需要通过分析者对政策文件的层层解读与分析才能得到，数据分析效率不高，数据分析准确性不高。

【发明内容】

本发明的目的在于提供一种基于NLP的行业政策信息处理方法、装置、设备及介质，以解决现有技术中数据分析效率低以及数据分析准确性低的技术问题。

本发明的技术方案如下：提供一种基于NLP的行业政策信息处理方法，包括：

对行业政策信息进行关键信息提取，得到政策关键信息，根据所述政策关键信息构建主标签特征，根据所述行业政策信息中所述政策关键信息以外的其他信息构建副标签特征；

根据所述主标签特征和所述副标签特征将所述行业政策信息与预定义的标签体系进行标签匹配，分别从所述标签体系中获取与所述行业政策信息对应的领域标签、方向标签和周期标签，其中，所述标签体系包括领域标签组、方向标签组以及周期标签组；

将所述行业政策信息与行业研究报告进行映射匹配，并提取行业研究报告的核心文本信息，计算所述核心文本信息的情感分值；

根据所述行业政策信息对应的领域标签、方向标签和周期标签、所述核心文本信息的数量以及所述核心文本信息的情感分值确定行业政策信息的分析结果。

优选地，所述对行业政策信息进行关键信息提取，得到政策关键信息，根据所述政策关键信息构建主标签特征，根据所述行业政策信息中所述政策关键信息以外的其他信息构建副标签特征，包括：

获取所述行业政策信息的高频词和关键词，确定所述高频词和所述关键词中均包括的交集词汇；

获取所述行业政策信息的关键短语和关键句；

获取所述行业政策信息中以大写数字或小写数字开头的核心语句；

根据所述高频词和所述关键词的交集词汇、所述关键短语、所述关键句和所述核心语句构建所述主标签特征；

将所述高频词和所述关键词的交集词汇和所述关键短语所在的语句、所述关键句和所述核心语句分别从所述行业政策信息中剔除，根据剩余段落构建所述副标签特征。

优选地，在预定义的标签体系中，所述领域标签组为领域标签树，所述领域标签树包括多个根节点，每个所述根节点包括至少一层子节点，所述领域标签树中每个节点对应一个领域标签；所述方向标签组为方向标签树，所述方向标签树包括多个根节点，每个根节点对应一个方向标签；所述周期标签组为周期标签树，所述周期标签树包括多个根节点，每个根节点对应一个周期标签；