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一种无结构金融公告多元关系抽取方法
文献摘要：
金融公告信息披露了企业运营的关键数据,具有应用价值.无结构金融公告中涉及复杂的财务关系,即多元关系.该文设计了基于依存分析树和频繁子图挖掘的垂直域多元关系抽取方法TextMining,可大大降低对数据集的依赖.进一步,受图卷积神经网络启发,该文设计了垂直域优化的FTA-GCN算法.在构建的适用金融公告数据集上,算法较强地关注以金融公告中常见的名词实体为核心的多元关系抽取,实验结果表明,算法具有良好的抽取效果.
文献关键词：
金融公告;关系抽取;图卷积
中图分类号：
作者姓名：
周映彤;孟剑;郭岩;刘悦;贺广福;董琳;程学旗
作者机构：
中国科学院 计算技术研究所 网络数据科学与技术实验室,北京 100190;国家计算机网络应急技术处理协调中心,北京 100029
文献出处：
引用格式：
[1]周映彤;孟剑;郭岩;刘悦;贺广福;董琳;程学旗-.一种无结构金融公告多元关系抽取方法)[J].中文信息学报,2022(02):76-84
A类：
金融公告,频繁子图,TextMining
B类：
无结,多元关系,关系抽取,公告信息,信息披露,企业运营,关键数据,依存分析,分析树,图挖掘,大大降低,图卷积神经网络,FTA,GCN,名词
AB值：
0.248229
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