公开(公告)号：CN117235233B

公开(公告)日：2024-06-11

申请号：CN202311379778.3

申请日：2023-10-24

Applicant: 之江实验室

Inventor： 李晓晨 ,  王成 ,  刘智 ,  张睿 ,  陆嘉翔 ,  李楠

IPC: G06F16/332 ,  G06F40/205 ,  G06F18/214 ,  G06Q40/12

Abstract: 本发明公开了一种基于大模型的财报自动化问答方法和装置，该方法包括以下步骤：基于金融数据集和历年财报数据对基础开源大模型进行预训练和微调，构建具有财务问答能力的财报大模型；用户上传财报文件并输入问题至财报大模型，通过财报大模型对财报文件进行文件解析并生成答案返回给用户；构建数据库，其中包括历年财报数据、财报文件解析结果和对答案的打分结果；利用数据库中的信息通过反馈迭代机制对财报大模型进行迭代优化；利用优化后的财报大模型进行财报自动化问答。本发明方法能够有效提高财报分析的准确性和效率，适用于财务领域中对财报数据的智能化问答应用场景。

公开(公告)号：CN117493504B

公开(公告)日：2025-02-07

申请号：CN202311274549.5

申请日：2023-09-28

Applicant: 之江实验室

Inventor： 梁兴政 ,  刘智 ,  李楠 ,  王成

IPC: G06F16/3329 ,  G06F16/35 ,  G06F40/186 ,  G06F40/289 ,  G16H10/60 ,  G16H50/70 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/082

Abstract: 本发明公开了基于生成式预训练语言模型的医疗事件抽取方法及装置，该方法包括：获取目标医疗文本；给定要抽取医疗事件的所有医疗事件类型；定义各类型的医疗事件要抽取的对应元素；利用事件类型判别模型，判定所述目标医疗文本中所涉及到的事件类型，其中所述事件类型判别模型为经过领域适配和事件类型判别任务精调的生成式预训练语言模型；根据所述事件类型，利用事件抽取模型抽取所述目标医疗文本的事件对应的元素，其中所述事件抽取模型为经过领域适配和事件元素抽取任务精调的生成式预训练语言模型。

公开(公告)号：CN117493504A

公开(公告)日：2024-02-02

申请号：CN202311274549.5

申请日：2023-09-28

Applicant: 之江实验室

Inventor： 梁兴政 ,  刘智 ,  李楠 ,  王成

IPC: G06F16/332 ,  G06F16/35 ,  G06F40/186 ,  G06F40/289 ,  G16H10/60 ,  G16H50/70 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/082

Abstract: 本发明公开了基于生成式预训练语言模型的医疗事件抽取方法及装置，该方法包括：获取目标医疗文本；给定要抽取医疗事件的所有医疗事件类型；定义各类型的医疗事件要抽取的对应元素；利用事件类型判别模型，判定所述目标医疗文本中所涉及到的事件类型，其中所述事件类型判别模型为经过领域适配和事件类型判别任务精调的生成式预训练语言模型；根据所述事件类型，利用事件抽取模型抽取所述目标医疗文本的事件对应的元素，其中所述事件抽取模型为经过领域适配和事件元素抽取任务精调的生成式预训练语言模型。

公开(公告)号：CN117370795A

公开(公告)日：2024-01-09

申请号：CN202311185301.1

申请日：2023-09-14

Applicant: 之江实验室

Inventor： 张睿 ,  王成 ,  那崇宁 ,  李楠

IPC: G06F18/214 ,  G06F18/213 ,  G06F21/62 ,  G06Q40/06 ,  G06Q40/03

Abstract: 本发明公开了一种基于结构化数据生成的模型解释方法和装置，利用任务相关的训练数据对生成式对抗网络模型进行训练，并利用训练后的生成式对抗网络模型生成结构化数据；对结构化数据中的连续特征进行预处理；对预处理后的特征进行采样得到各采样特征样本，并根据解释样例数据与各采样特征样本计算样本权重；基于各采样特征样本和样本权重筛选前K大的特征作为重要特征；基于各采样特征样本与重要特征构建进行线性回归得到用于解释的解释模型；应用时利用解释模型对解释样例数据在任务模型中起到的作用进行模型解释，该方法和装置被应用到金融领域和医疗领域，在保护数据隐私和安全的同时实现对模型做出决策的原理进行解释。

公开(公告)号：CN117349420A

公开(公告)日：2024-01-05

申请号：CN202311397489.6

申请日：2023-10-26

Applicant: 之江实验室

Inventor： 张睿 ,  王成 ,  李楠 ,  刘智 ,  梁兴政

IPC: G06F16/332 ,  G06F16/33 ,  G06F16/338 ,  G06F16/34 ,  G06N3/09 ,  G06F16/35

Abstract: 本发明公开了一种基于本地知识库和大型语言模型的回复方法，该方法通过将拆分的文章段落输入大型语言模型中得到与输入的段落相匹配的问题，从而能够较为高效的获得带有匹配标签的文章段落‑生成问题对，从而解决了现有技术的有监督学习中标签成本高的问题，进而能够高效的获得精召回模型；并且本发明通过大语言模型将精召回语料段落与对应的待召回问题的拼接结果进行分析直接得到针对待召回问题的回复，提升了用户的体验感。本发明还提供一种基于本地知识库和大型语言模型的回复装置。

公开(公告)号：CN117235233A

公开(公告)日：2023-12-15

申请号：CN202311379778.3

申请日：2023-10-24

Applicant: 之江实验室

Inventor： 李晓晨 ,  王成 ,  刘智 ,  张睿 ,  陆嘉翔 ,  李楠

IPC: G06F16/332 ,  G06F40/205 ,  G06F18/214 ,  G06Q40/12

Abstract: 本发明公开了一种基于大模型的财报自动化问答方法和装置，该方法包括以下步骤：基于金融数据集和历年财报数据对基础开源大模型进行预训练和微调，构建具有财务问答能力的财报大模型；用户上传财报文件并输入问题至财报大模型，通过财报大模型对财报文件进行文件解析并生成答案返回给用户；构建数据库，其中包括历年财报数据、财报文件解析结果和对答案的打分结果；利用数据库中的信息通过反馈迭代机制对财报大模型进行迭代优化；利用优化后的财报大模型进行财报自动化问答。本发明方法能够有效提高财报分析的准确性和效率，适用于财务领域中对财报数据的智能化问答应用场景。