公开(公告)号：CN119938899A

公开(公告)日：2025-05-06

申请号：CN202510038762.9

申请日：2025-01-10

Applicant: 东北大学

Inventor： 那俊 ,  孙玺宁 ,  谢炜业 ,  张斌

IPC: G06F16/335 ,  G06F40/194 ,  G06F40/258 ,  G06F40/279 ,  G06F40/30 ,  G06F18/2431

Abstract: 本发明属于人工智能技术领域，公开了一种基于小语言模型的长文本金融事件抽取与关键事件提取方法及系统。本发明提出一种长文本金融公告的事件抽取方法，通过文本摘要模块对公告内容进行提炼，去除冗余信息，减少了处理资源并提升了抽取准确性。同时，针对小语言模型在单文档事件抽取中出现的共指现象，提出了一种并指消融策略，从而有效提高了事件识别的准确度，经对比实验证明，本发明所提出的方法提升了事件要素抽取的准确率和召回率。通过构建事件交互层，实现了多文档间事件信息的流动和互补，确保事件描述的完整性和连贯性，显著增强了关键事件提取的全面性和准确性，为金融分析提供了更为丰富的事件信息支持。