摘要
本发明公开了一种基于深度学习模型的企业尽调报告生成方法及装置,涉及数据处理技术领域,可应用于金融领域,主要目的在于解决现有企业尽调报告生成效率较低的问题。主要包括获取目标尽调主体的多维数据,其中,多维数据包括目标尽调主体所在行业的行业数据和舆情数据,以及目标尽调主体的关联主体和关联主体基础数据;依据预先构建的风险评估模型对行业数据和舆情数据进行识别,得到第一风险参数;依据关联主体和关联主体基础数据构建目标尽调主体的多主体关联关系图谱,依据多主体关联关系图谱抽取得到第二风险参数;依据第一风险参数和第二风险参数,按照报告模板配置信息生成目标尽调主体的尽调报告。主要用于生成企业尽调报告。
技术关键词
报告生成方法
风险评估模型
深度学习模型
推理网络
图谱
参数
关系
金融
多层感知机
基础
报告生成装置
自然语言模型
分布式爬虫
异常数据
模板
网络结构
实体
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数据仓库模型
分区策略
数据治理平台
语句
平台构建方法
数据生成方法
噪声数据
去噪模型
样本
深度学习模型
教育系统
个性化学习路径
个性化教学
知识点
学习路径推荐
电力信息通信网络
缺陷预测
深度学习算法
网络拓扑分析技术
数据
时间卷积网络
长短期记忆网络
深度学习模型
初始化方法
编码器