[发明专利]一种基于强化学习和迁移学习的动态金融知识图谱构建方法在审
申请号: | 201911322390.3 | 申请日: | 2019-12-20 |
公开(公告)号: | CN110990590A | 公开(公告)日: | 2020-04-10 |
发明(设计)人: | 闫宏飞;张霞;苗睿 | 申请(专利权)人: | 北京大学 |
主分类号: | G06F16/36 | 分类号: | G06F16/36;G06F40/295;G06Q40/00;G06N3/04 |
代理公司: | 北京君尚知识产权代理有限公司 11200 | 代理人: | 司立彬 |
地址: | 100871 北*** | 国省代码: | 北京;11 |
权利要求书: | 暂无信息 | 说明书: | 暂无信息 |
摘要: | 本发明公开了一种基于强化学习和迁移学习的动态金融知识图谱构建方法。本方法为:1)对于各所选上市公司的结构化数据和半结构化数据,构建一金融知识图谱;并将图谱中的金融实体对应的实体指称插入到金融实体数据库;2)对于与所选上市公司相关的非结构化数据得到一金融实体数据集;3)利用金融实体数据集、标准实体识别数据集训练金融实体识别模型;4)生成一金融实体链接数据集,然后利用金融实体链接数据集训练金融实体链接模型;5)利用训练后的金融实体链接模型在金融知识图谱中找到非结构化数据中每个实体指称对应的金融实体并更新金融知识图谱;6)利用金融关系抽取模型从非结构化数据进行金融实体关系抽取并更新金融知识图谱。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 强化 学习 迁移 动态 金融 知识 图谱 构建 方法 | ||
【主权项】:
暂无信息
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