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申请/专利权人：国泰君安证券股份有限公司
摘要：本发明涉及一种基于Transformer和GNN融合的研报类型识别方法，包括：获取数种不同研报类型的数据集信息；对获取到的数据采用BERT预训练模型进行训练与推理；对获取到的文本信息进行句法结构分析，并融合BERT预训练模型的[CLS]表征信息；采用BERT预训练模型+GNN图卷积神经网络对以上获取到的数据再次进行模型训练与推理处理；将所述的BERT预训练模型单独得到的模型评估结果与BERT预训练模型+图卷积神经网络GNN得到的模型评估结果进行对比分析；本发明还涉及一种相应的装置、处理器及存储介质。采用了本发明的该方法、装置、处理器及存储介质，基于BERT的有监督学习方法，并结合经典NLP方法论‑语法依存树和图神经网络等方法，使得能够更好的识别、判断研报文本的类型标签。
主权项：1.一种基于Transformer和GNN融合的研报类型识别方法，其特征在于，所述的方法包括以下步骤：1获取数种不同研报类型的数据集信息，并进行相应的数据整合与拼接处理；2对获取到的数据按照比例划分为训练集和测试集，并采用BERT预训练模型进行训练与推理；3对获取到的文本信息进行句法结构分析，并通过图神经网络进行表示，再融合Transformer编码器中BERT预训练模型的[CLS]表征信息；4采用BERT预训练模型+GNN图卷积神经网络对以上获取到的数据再次进行模型训练与推理处理；5将所述的BERT预训练模型单独得到的模型评估结果与BERT预训练模型+图卷积神经网络GNN得到的模型评估结果进行对比分析，从而全面评估BERT预训练模型+图卷积神经网络GNN的模型识别效果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国泰君安证券股份有限公司 基于Transformer和GNN融合的研报类型识别方法、装置、处理器及存储介质
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