(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210112284.8 (22)申请日 2022.01.29 (71)申请人 上海金融期 货信息技 术有限公司 地址 200122 上海市浦东 新区中国(上海) 自由贸易试验区杨高南路288号19-21 层 (72)发明人 林越峰　史光伟　鲁继东　高剑　 苗仲辰　王晨宇　江航　倪梦珺　 杨熠　 (74)专利代理 机构 上海专利商标事务所有限公 司 31100 专利代理师 施浩 (51)Int.Cl. G06Q 40/04(2012.01) G06F 16/36(2019.01)G06N 5/02(2006.01) G06F 40/289(2020.01) G06F 40/268(2020.01) G06F 40/211(2020.01) G06F 40/186(2020.01) G06F 16/951(2019.01) G06N 20/00(2019.01) (54)发明名称 金融产品价格影响因素传导分析方法及系 统 (57)摘要 本发明公开了一种金融产品价格影响因素 传导分析方法及系统， 在不依赖人工参与的情况 下， 仅使用少量标注样本， 解决金融产品影响因 素的传导分析。 其技术方案为： 对自动获取的原 始数据进行预处理； 基于预处理后的数据， 抽取 事件因果对， 基于事件因果对构建事理图谱； 基 于语言预训练模型的构建分类算法对所构建的 事理图谱中的因果事件对自动赋予标签， 基于语 言预训练模型自动赋予的标签用于价格影响因 素的传导分析。 权利要求书2页 说明书9页 附图6页 CN 114445226 A 2022.05.06 CN 114445226 A 1.一种金融产品价格 影响因素传导分析 方法， 其特 征在于， 方法包括： 步骤1： 对自动获取的原 始数据进行 预处理； 步骤2： 基于预处 理后的数据， 抽取事 件因果对， 基于事 件因果对构建事理图谱； 步骤3： 基于语言预训练模型的构建分类算法对步骤2所构建的事理图谱中的因果事件 对自动赋予标签， 基于语言预训练模型自动赋予的标签用于价格 影响因素的传导分析。 2.根据权利要求1所述的金融产品价格影响因素传导分析方法， 其特征在于， 步骤1中 的原始数据包括新闻、 研报在内的舆情数据， 是采用分布式爬虫系统自动从互联网上抓取； 预处理包括对原 始数据进行去重、 分词、 和词性标注。 3.根据权利要求1所述的金融产品价格影响因素传导分析方法， 其特征在于， 步骤2进 一步包括： 步骤2.1： 基于预处理后的数据， 抽取出其中的因果触发词及所在句， 作为原因、 结果子 句集合； 步骤2.2： 针对原因、 结果子句集合， 使用基于规则 模板的正则匹配进行事件抽取， 抽取 出显式因果语句中的原因子句和结果子句； 步骤2.3： 针对显 式因果语句中的原因子句和结果子句， 基于依存句法分析确定事件表 达， 并构建出事理图谱。 4.根据权利要求1所述的金融产品价格影响因素传导分析方法， 其特征在于， 步骤3进 一步包括： 步骤3.1： 对有标签的文本进行有监 督学习； 步骤3.2： 使用无监 督学习框架对无 标签的文本进行一 致性训练； 步骤3.3： 针对无标签数据和有标签数据使用半监督学习学习框架进行训练， 得到损失 函数， 作为模型 的目标优化函数用于训练， 以使模型学习到无标签数据和有标签数据中的 信息。 5.根据权利有安全4所述的金融产品价格影响因素传导分析方法， 其特征在于， 在步骤 3的有监督学习中加入数据增强方式。 6.根据权利要求1至5中任一项所述的金融产品价格影响因素传导分析方法， 其特征在 于， 传导分析的结果以事件为节点， 以事件之 间的关系为边， 存入图数据库中以实现可视化 效果。 7.一种金融产品价格 影响因素传导分析系统， 其特 征在于， 系统包括： 预处理模块， 对自动获取的原 始数据进行 预处理； 事理图谱构建模块， 基于预处理后的数据， 抽取事件因果对， 基于事件因果对构建事理 图谱； 传导分析模块， 基于语言预训练模型的构建分类算法对事理图谱构建模块所构建的事 理图谱中的因果事件对自动赋予标签， 基于语言预训练模型自动赋予的标签用于价格影响 因素的传导分析。 8.根据权利要求7所述的金融产品价格影响因素传导分析系统， 其特征在于， 预处理模 块中的原始数据包括新闻、 研报在内的舆情数据， 是采用分布式爬虫系统自动 从互联网上 抓取； 预处 理包括对原 始数据进行去重、 分词、 和词性标注。 9.根据权利要求7所述的金融产品价格影响因素传导分析系统， 其特征在于， 事理图谱权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114445226 A 2构建模块进一 步配置为： 抽取单元， 基于预处理后的数据， 抽取出其中的因果触发词及所在句， 作为原因、 结果 子句集合； 匹配单元， 针对原因、 结果子句集合， 使用基于规则模板的正则匹配进行事件抽取， 抽 取出显式因果语句中的原因子句和结果子句； 构建单元， 针对显式因果语句中的原因子句和结果子句， 基于依存句法分析确定事件 表达， 并构建出事理图谱。 10.根据权利要求7所述的金融产品价格影响因素传导分析系统， 其特征在于， 传导分 析模块进一 步配置为： 有监督学习单 元， 对有标签的文本进行有监 督学习； 无监督学习单 元， 使用无监 督学习框架对无 标签的文本进行一 致性训练； 损失函数训练单元， 针对无标签数据和有标签数据使用半监督学习学习框架进行训 练， 得到损失函数， 作为模 型的目标优化函数用于训练， 以使模型学习到无标签数据和有标 签数据中的信息 。 11.根据权利要求10所述的金融产品价格影响因素传导分析系统， 其特征在于， 在传导 分析模块的有监 督学习单 元中加入数据增强方式。 12.根据权利要求7至11中任一项所述的金融产品价格影响因素传导分析系统， 其特征 在于， 系统还包括图形化模块， 配置为将传导分析的结果以事件为节点， 以事件之间的关系 为边， 存入图数据库中， 以实现可视化效果。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114445226 A 3