基于自然语言处理及LSTM模型的产业上下游关系识别  

作　　者：胡婷 宝君维 韩波[2] 

机构地区：[1]武汉大学经济与管理学院,武汉430072 [2]武汉大学计算机学院,武汉430072

出　　处：《统计与决策》2020年第14期161-165,共5页Statistics & Decision

基　　金：国家自然科学基金资助项目(71871170,91646206);教育部人文社会科学研究青年基金项目(17YJC790051)。

摘　　要：产业上下游关系信息可以为经济分析以及金融投资决策提供重要依据。但目前尚缺乏从上市公司公告中自动识别所属产业链的上下游关系信息的方法。文章针对该问题,利用句式模板等自然语言处理技术对公告中可能表达产业上下游关系的语句进行初筛,然后结合词嵌入和长短期记忆网络模型(LSTM)对句子进行分类,对于含有上下游关系的正例句子再使用模板识别等方法进行关系文本提取。

关 键 词：产业链上下游关系 自然语言处理 长短期记忆网络模型 

分 类 号：F276.6[经济管理—企业管理] TP391[经济管理—国民经济]