一种基于BERT模型的企业分级画像方法及系统

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一种基于BERT模型的企业分级画像方法及系统
申请号:CN202411009836
申请日期:2024-07-26
公开号:CN118820899A
公开日期:2024-10-22
类型:发明专利
摘要
本发明为一种基于BERT模型的企业分级画像方法及系统,应用于描述企业特征和评估风险等级,实现对企业所处的行业的专业准确的描述、对企业全方面有价值的提炼并形成企业分级画像、实现监管部门对企业分级分类监管。包括:数据获取和预处理并基于多源异构数据构建企业信息文本数据集,结合BERT和神经网络模型的方法完成对企业行业和风险等级的多标签分类,基于模型输出的企业的标签生成企业分级画像系统。本发明借助深度学习技术解决了企业行业人工分类的缺陷和智能化监管流程,并具有较高的可靠性与效率。
技术关键词
BERT模型 画像方法 企业画像 画像系统 多标签 敏感数据脱敏 战略性新兴产业 数据模块 文本 语义特征 多源异构数据 爬取方法 风险 可视化单元 爬取数据 深度学习技术
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