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申请/专利权人：北京熵简科技有限公司

摘要：本发明属于金融数据处理技术领域，公开了一种基于金融大模型的摘要生成方法及系统，所述金融大模型包括：关键句提取模型和摘要生成模型，所述方法包括：获取金融源数据，对金融源数据进行预处理，得到金融文本数据；以金融文本数据作为关键句提取模型的输入，对金融文本数据进行关键句提取，得到若干关键句向量；以若干关键句向量作为摘要生成模型的输入，对若干关键句向量进行压缩，得到文本摘要；其中，所述摘要生成模型为以卷积神经网络作为基本单元的序列模型。本发明能迅速分析和抽取不同文档的关键句子，减少噪声信息的影响；本发明以卷积神经网络作为基本单元的摘要生成模型，不仅能实现模型的并行训练，提高摘要生成模型的训练效率。

主权项：1.一种基于金融大模型的摘要生成方法，其特征在于，所述金融大模型包括：关键句提取模型和摘要生成模型，所述方法包括：获取金融源数据，对金融源数据进行预处理，得到金融文本数据；以金融文本数据作为关键句提取模型的输入，对金融文本数据进行关键句提取，得到若干关键句向量；以若干关键句向量作为摘要生成模型的输入，对若干关键句向量进行压缩，得到文本摘要；其中，所述摘要生成模型为以卷积神经网络作为基本单元的序列模型；所述关键句提取模型为图模型；以金融文本数据作为关键句提取模型的输入，对金融文本数据进行关键句提取，得到若干关键句向量，包括：基于图模型将金融文本数据转换为拓扑图结构，所述拓扑图结构中包括若干节点，每一节点用于表征金融文本数据中的一个句子；计算每两个节点之间的句子距离和语义距离，根据句子距离和语义距离确定每两个节点之间相似度；任意两个节点之间的相似度的函数表达式为： ；式中，为第i个节点与第j个节点之间的相似度，为相似权重，为第i个节点与第j个节点之间的语义距离，为第i个节点与第j个节点之间的句子距离，为第i个节点上的句子向量，为第j个节点上的句子向量；其中，第i个节点与第j个节点之间的句子距离用于表征第i个节点上的句子向量转换为第j个节点上的句子向量所需要的转换操作次数；其中，所述转换操作包括：删除操作、插入操作和替换操作中的一种或多种组合；根据任意两个节点之间相似度，确定任意两个节点之间的边权重；根据每两个节点之间的边权重，确定每个节点的重要度分值；根据每个节点的重要度分值从拓扑图结构中提取句子，并以提取出的句子在金融文本数据中所处的位置进行排序，得到若干关键句子；对若干关键句子进行向量化，得到若干关键句向量。

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