同济大学王成获国家专利权
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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种基于知识容量平衡的金融情报分析方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN119761480B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202411853732.5,技术领域涉及:G06N5/022;该发明授权一种基于知识容量平衡的金融情报分析方法是由王成;王楚文;曾诗容;蒋昌俊设计研发完成,并于2024-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于知识容量平衡的金融情报分析方法在说明书摘要公布了:本发明属于金融信息分析技术领域,尤其涉及一种通过多个语言模型的知识容量平衡实现更准确的金融情报分析的方法。包括以下步骤:步骤S101,收集金融数据,选择用于学习金融知识的语言模型;训练所述的语言模型,得到一个具有金融知识的语言模型;步骤S102,基于大语言模型创建智能体,对金融情报的基于常识的分析和基于有限金融知识的分析;步骤S103,将S102分析作为输入,输入至S101中所述的具有金融知识的语言模型;对所述分析做出评价和建议,并将其格式化输出;步骤S104,S102中所述智能体基于S103中所述评价和建议,对所述分析进行修改。通过提示词工程和语言模型之间的通信,提高了智能体在进行金融情报分析时与智能体所代表的人类主体的一致性。
本发明授权一种基于知识容量平衡的金融情报分析方法在权利要求书中公布了:1.一种基于知识容量平衡的金融情报分析方法,其特征在于,包括以下步骤: 步骤S101,收集金融数据,包括新闻、财报、社交媒体;根据金融数据的规模,选择用于学习金融知识的语言模型;利用所述的金融数据,以参数微调的方式训练所述的语言模型,得到一个具有金融知识的语言模型; 步骤S102,基于大语言模型创建一个具有基于文本模态对话窗口进行多轮对话能力的智能体,通过多轮对话的提示词工程,实现智能体对金融情报的基于常识的分析和基于有限金融知识的分析; 步骤S103,将S102中所述智能体做出的分析作为输入,输入至S101中所述的具有金融知识的语言模型;基于金融知识,所述具有金融知识的语言模型对所述分析做出评价和建议,并将其格式化输出; 步骤S104,通过多轮对话的提示词工程,使S102中所述智能体基于S103中所述评价和建议,对所述分析进行修改;修改后得到最终的金融情报分析结果,即所述智能体中使用的所述大语言模型的有限金融知识与所述具有金融知识的语言模型的大量金融知识的金融知识容量平衡后的分析结果; 步骤S101具体为: 首先构建一个全面的金融数据集Φ,该数据集包含α个子集{φ1,φ2,...,φα},分别代表新闻报道、公司财报、社交媒体帖子不同类型的金融信息源;以上所有数据在清洗过程中都对数据源的专业性进行检验以保证数据的专业性和微调后模型的金融知识的准确性; 基于收集到的金融数据规模|Φ|和复杂度,选择一个预训练的大规模语言模型Λ作为基础模型;该模型应具有强大的文本理解和生成能力,能够处理多语言的金融数据输入; 接下来,设计微调策略Ω,该策略包含θ个子任务{ω1,ω2,...,ωθ};这些子任务旨在增强模型在特定金融领域的能力; 对预训练语言模型Λ进行微调,以构建具有金融知识的专门模型Λ'; 在训练完成后,使用评估指标集Ξ来全面评估模型Λ'的性能; 最终,得到一个经过充分训练的金融知识增强语言模型Λ';该模型能够基于输入的金融新闻情报χ,对其做出高度符合专业人士的推理。
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