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申请/专利权人：合肥工业大学
摘要：本发明公开了一种基于多模态注意力的财务造假识别方法，其步骤包括：1.构建多模态财务造假识别数据集；2.搭建基于多模态注意力网络，网络结构包含自注意力模块、指导注意力模块和多模态预测模块；3.训练多模态注意力模型，优化模型参数；4.利用训练好的多模态注意力模型识别财务造假情况。本发明能够交互不同模态内部和模态之间的信息，自适应地融合多模态数据，从而能提升财务造假识别效果。
主权项：1.一种基于多模态注意力网络的财务造假识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，构建多模态财务造假识别数据集D＝{X1,y1,X2,y2,...,Xi,yi,...,XN,yN}，其中，Xi,yi为第i个财务样本，Xi代表所述第i个财务样本的多模态数据，且Xi＝{Fi,Ti}，表示第i个财务模态数据，m表示财务模态数据的组数，df表示每组财务模态数据的特征维度；表示第i个文本模态数据，n表示文本模态数据的文本主题数量，dt表示每个文本主题的特征维度；yi是Xi的二元类真实的造假识别标签；步骤2，构建基于多模态注意力网络，包含：自注意力模块、指导注意力模块和多模态结合预测模块：步骤2.1，使用所述自注意力模块对Fi和Ti进行内部交互处理，相应得到第i个内部交互财务模态Fi,self和第i个内部交互文本模态Ti,self；步骤2.2，所述指导注意力块对Fi,self和Ti,self进行跨模态交互处理，相应得到第i个财务指导后的文本模态Fi,guide和所述第i个文本指导后的文本模态Ti,guide；步骤2.3，所述多模态预测模块对所述第i个财务指导后的文本模态Fi,guide和所述第i个文本指导后的文本模态Ti,guide进行处理，得到预测的造假识别结果步骤3，基于多模态财务造假识别数据集D，利用梯度下降法对所述基于多模态注意力网络进行训练，并计算多模态损失以更新网络参数，直至多模态损失收敛或达到最大迭代次数为止，从而得到训练后的最优财务造假识别网络，用于对输入的财务样本进行造假识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 合肥工业大学 一种基于多模态注意力网络的财务造假识别方法
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