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申请/专利权人：北京理工大学

摘要：本发明公开了一种基于财会知识张量图的问答对自动生成方法，根据财会领域的专业公式构建财会知识张量图，利用财会知识张量图的遍历自动生成财务数值推理程序，根据财会数值推理程序通过大型语言模型如GPT‑3.5‑turbo等自动生成有意义的财务问题及其答案；首先使用TAT‑QA、FinQA和FinLLM数据集来训练每个模型；随后，使用FinQA测试数据集来测试所有的模型，以验证和比较训练数据集的贡献效果。结果表明，由FinLLM产生的合成数据不仅表现出更高的理解水平，而且目前也更容易获得；FinLLM生成的合成数据质量的这一前景趋势强调了其在金融领域的各种应用中提供有价值的见解和支持的潜力。

主权项：1.一种基于财会知识张量图的问答对自动生成方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一、财会知识张量图构建，具体为：定义财务计算公式：Eargq＝op1[Eargs1],op2[Eargs2]...,opn[Eargsn]式中Eargq代表输出变量，opi代表第i个运算操作，Eargsi表示财务计算公式中第i个变量向量；n表示运算操作的次数；定义财会知识有向图GV,E由变量间的相互操作构成；V＝{Varg1，Varg2，..........Vargm}是图中节点集合，每个节点代表财务计算公式，节点属性包括该公式涉及的变量名称和运算操作；E＝{op1，op2,..........opn}是图中边集合，边表示计算公式间的联系，边的属性为计算结果的变量名，某一节点引出的边，指向那些所有包含该节点计算结果的财务计算公式的节点；定义财会知识张量图FT是由若干个时间点的财会知识有向图构成；步骤二、财务推理程序生成：推理程序是财务问答对自动生成的关键。本发明首先给出推理程序的定义。定义推理程序如下式所示，由多个财务计算公式组成：P＝{op1[args1],op2[args2]...,opn[argsn]→Earg}opi代表第i个运算操作，每个运算操作opi都包含一个操作参数列表argsi，Earg表示推理程序的输出变量，{op1[args1],op2[args2]...,opn[argsn]}表示推理程序的推理路径；推理路径对应于张量图中节点间的路径，通过对张量图的遍历生成推理路径集合，推理路径集合的生成步骤如下：1从张量图G中任意一顶点v为初始出发点，首先访问出发点v；2然后依次从节点v出发搜索v的每个邻接点，将当前节点和w组合生成新的节点n并为其添加相关边；继续从n进行深度优先遍历，直到图中所有和v有路径相通的节点都被访问到，此时标记v为已访问节点；其中，如果节点V对应公式的计算结果变量是某个邻接点w1计算公式中的变量，则节点V和节点W1之间的关系生成一个新的公式，定义为m；节点m指向所有节点W1指向的节点；3若此时图中仍有顶点未被访问，则另选一个未曾访问的顶点作为起点，重复上述步骤，直到图中所有顶点都被访问到为止。输出所有推理路径集合，即新节点集合M；根据新节点出发的边的属性为该新节点对应的推理路径添加输出变量，生成该推理路径对应的完整推理程序；步骤三、财务问答对实例生成，包括：1、根据推理程序的输出变量Earg，手动设置问题模板，生成有意义的财务问题。2、根据推理路径的后缀表达式设置支持事实模板和答案模板，将支持事实模板和答案模板及推理路径的后缀表达式作为提示信息和任务示例输入给如GPT-3.5-turbo等大语音模型生成问答对。

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