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公开(公告)号:CN119990752A
公开(公告)日:2025-05-13
申请号:CN202510063935.2
申请日:2025-01-15
Applicant: 燕山大学
IPC: G06Q10/0635 , G06Q40/12 , G06N5/04 , G06Q10/04
Abstract: 本发明公开了一种基于大语言模型和Logistic模型的企业财务风险预警方法,属于计算机自然语言处理技术领域,包括以下步骤:步骤S1:分别收集上市公司第t‑2年的年度业绩说明会与第t‑1年的一季度、半年度、三季度业绩说明会文本数据,并收集其第t‑1年的财务数据;步骤S2:针对业绩说明会上的管理层文本,分别计算文本情感值、文本可读性、文本相似度,针对管理层与投资者的对话文本,计算问答相关性;步骤S3:使用公司财务数据并结合文本情感值、文本可读性、文本相似度、问答相关性,使用Logistic模型对上市公司是否会被ST处理进行预测。本发明能够从多个维度进行更全面、更准确的预测上市公司的财务风险。