绿色资产的占比的识别方法及相关产品技术

本申请涉及人工智能技术领域，具体涉及一种绿色资产的占比的识别方法及相关产品。该方法包括：获取针对数字资产的披露文档；对披露文档进行文本识别，得到披露文档中的目标章节；对第一文本段和第一表格均进行实体识别，得到主营产品以及主营产品的占比；将第一文本段输入到机器阅读理解模型进行文本分割，得到至少一个子文本段；根据主营产品的占比，确定各子产品的占比；根据相似度模型，确定各子文本段分别与多个第二文本段之间的相似度；根据各子文本段分别与多个第二文本段之间的相似度，确定目标子文本段；根据目标子文本段描述的子产品的占比，确定数字资产中的绿色资产的占比。占比。占比。

【技术实现步骤摘要】
绿色资产的占比的识别方法及相关产品


[0001]本申请涉及人工智能
，具体涉及一种绿色资产的占比的识别方法及相关产品。

技术介绍

[0002]在全球气候变化合作的大背景下，各个管理部门需要厘清在自己管辖范围内的绿色和非绿色资产规模，以便更加科学的部署碳达峰和碳中和的实现路径。
[0003]投资机构在实现碳达峰和碳中和的过程中扮演着非常重要的角色，其投资标的的选择实际上将引导企业向绿色产业和碳中和达标的方向发展。
[0004]投资机构在统计其绿色投资比例时，由于监管和保密的需要，不能进行跨部门共享，都是由各个部门进行人工统计，主观性较强，精度低。

技术实现思路

[0005]本申请实施例提供了一种绿色资产的占比的识别方法及相关产品，提高数字资产中的绿色资产的占比的识别精度。
[0006]第一方面，本申请实施例提供一种基于模型的数字资产中的绿色资产的占比的识别方法，包括：
[0007]获取数字资产的所属企业针对所述数字资产的披露文档；
[0008]对所述披露文档进行文本识别，得到所述披露文档中的目标章节，其中，所述目标章节用于描述所述所属企业的主营产品，且所述目标章节包括第一表格和第一文本段；
[0009]对所述第一文本段和所述第一表格均进行实体识别，得到所述主营产品以及所述主营产品的占比，其中，所述主营产品的占比为所述主营产品的营业额与所述所属企业的总营业额的比值；
[0010]将所述第一文本段输入到机器阅读理解模型进行文本分割，得到至少一个子文本段，所述至少一个文本段用于描述所述主营产品的至少一子产品；
[0011]根据所述主营产品的占比，确定各所述子产品的占比；
[0012]根据相似度模型，确定各所述子文本段分别与多个第二文本段之间的相似度，其中，所述多个第二文本段用于描述多个具有绿色属性的第一产品；
[0013]根据各所述子文本段分别与所述多个第二文本段之间的相似度，确定所述至少一个子文本段中的目标子文本段；
[0014]根据所述目标子文本段描述的子产品的占比，确定所述数字资产中的绿色资产的占比。
[0015]第二方面，本申请实施例提供一种绿色资产的占比的识别装置，包括：获取单元和处理单元；
[0016]所述获取单元，用于获取数字资产的所属企业针对所述数字资产的披露文档；
[0017]所述处理单元，用于对所述披露文档进行文本识别，得到所述披露文档中的目标
章节，其中，所述目标章节用于描述所述所属企业的主营产品，且所述目标章节包括第一表格和第一文本段；
[0018]对所述第一文本段和所述第一表格均进行实体识别，得到所述主营产品以及所述主营产品的占比，其中，所述主营产品的占比为所述主营产品的营业额与所述所属企业的总营业额的比值；
[0019]将所述第一文本段输入到机器阅读理解模型进行文本分割，得到所述主营产品的至少一个子产品以及至少一个子文本段，所述至少一个文本段用于描述所述至少一子产品；
[0020]根据所述主营产品的占比，确定各所述子产品的占比；
[0021]根据相似度模型，确定各所述子文本段分别与多个第二文本段之间的相似度，其中，所述多个第二文本段用于描述多个具有绿色属性的第一产品；
[0022]根据各所述子文本段分别与所述多个第二文本段之间的相似度，确定所述至少一个子文本段中的目标子文本段；
[0023]根据所述目标子文本段描述的子产品的占比，确定所述数字资产中的绿色资产的占比。
[0024]第三方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括：处理器，所述处理器与存储器相连，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于执行所述存储器中存储的计算机程序，以使得所述电子设备执行如第一方面所述的方法。
[0025]第四方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序使得计算机执行如第一方面所述的方法。
[0026]第五方面，本申请实施例提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，所述计算机可操作来使计算机执行如第一方面所述的方法。
[0027]实施本申请实施例，具有如下有益效果：
[0028]可以看出，在本申请实施方式中，通过获取股票的发行公司针对股票的披露数据，以及机器模型，可以自动识别出每只股票中的绿色资产的占比，无需人工去统计股票中的绿色资产的占比(即股票的绿色比例)，从而节约了人工成本，并且避免了人工统计过程所带来的主观性，提高了对股票的绿色资产的占比的识别精度。
附图说明
[0029]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0030]图1为本申请实施例提供的一种基于模型的数字资产中的绿色资产的占比识别方法的流程示意图；
[0031]图2为本申请实施例提供的另一种基于模型的数字资产中的绿色资产的占比识别方法的流程示意图；
[0032]图3为本申请实施例提供的一种相似度模型训练方法的流程示意图；
[0033]图4为本申请实施例提供的一种绿色资产的占比的识别装置的功能单元组成框图；
[0034]图5为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0035]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0036]本申请的说明书和权利要求书及所述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”和“第四”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0037]在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结果或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
[0038]本申请实施例可以基于人工智能技术对相关的数据进行获取和处理。其中，人工智能(Artificial Intelligence，AI)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于模型的数字资产中的绿色资产的占比识别方法，其特征在于，包括：获取数字资产的所属企业针对所述数字资产的披露文档；对所述披露文档进行文本识别，得到所述披露文档中的目标章节，其中，所述目标章节用于描述所述所属企业的主营产品，且所述目标章节包括第一表格和第一文本段；对所述第一文本段和所述第一表格均进行实体识别，得到所述主营产品以及所述主营产品的占比，其中，所述主营产品的占比为所述主营产品的营业额与所述所属企业的总营业额的比值；将所述第一文本段输入到机器阅读理解模型进行文本分割，得到至少一个子文本段，所述至少一个文本段用于描述所述主营产品的至少一子产品；根据所述主营产品的占比，确定各所述子产品的占比；根据相似度模型，确定各所述子文本段分别与多个第二文本段之间的相似度，其中，所述多个第二文本段用于描述多个具有绿色属性的第一产品；根据各所述子文本段分别与所述多个第二文本段之间的相似度，确定所述至少一个子文本段中的目标子文本段；根据所述目标子文本段描述的子产品的占比，确定所述数字资产中的绿色资产的占比。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据相似度模型，确定各所述子文本段分别与多个第二文本段之间的相似度之前，所述方法还包括：获取第一预设文档，所述第一预设文档中记载的产品均为具有绿色属性的产品；对所述第一预设文档进行文本识别，得到多个第三文本段，其中，所述多个第三文本段用于描述所述第一预设文档中记载的产品；若所述多个第三文本段中的任意一个第三文本段引用其他文档，则对所述其他文档进行文本识别，得到与所述任意一个第三文本段对应的第四文本段，其中，所述第四文本段是所述其他文档中用于描述具有绿色属性的产品的文本段；将所述多个第三文本段和所述所述任意一个第三文本段对应的第四文本段作为所述多个第二文本段。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，根据相似度模型，确定各所述子文本段分别与多个第二文本段之间的相似度之前，所述方法还包括：获取第二预设文档，所述第二预设文档中记载的产品有绿色属性的产品和非绿色属性的产品；对所述第二预设文档进行文本识别，得到多个第五文本段，其中，所述多个第五文本段用于描述所述第二预设文档中记载的产品；根据所述多个第五文本段以及所述多个第二文本段构造多对目标训练样本；根据所述多对目标训练样本对初始模型训练，得到所述相似度模型。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个第五文本段以及所述多个第二文本段构造多对目标训练样本，包括：对所述多个第二文本段中的每个第二文本段中的实体进行同义词替换，得到与所述第二文本段对应的第六文本段；将所述每个第二文本段以及与所述每个第二文本段对应的第六文本段作为一对训练
样本，得到多对第一训练样本；将所述多个第五文本段中的多个目标第五文本段剔除，得到多个第七文本段，其中，所述多个目标第五文本段描述的产品与所述多个第二文本段描述的产品相同，且均具有绿色属性；确定所述多个第七文本段中的每个第七文本段对应的第二文本段，并将所述所述每个第七文本段，以及与所述每个第七文本段对应的第二文本段作为一对训练样本，得到多对第二训练样本，其中，所述每个第七文本段以及与所述每个第七文本段对应的第二文本段所描述的产品相同，且所述每个第七文本段所描述的产品具有非绿色属性；将所述多对第一训练样本和所述多对第二训练样本，作为所述多对目标训练样本。5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述根据所述多对目标训练样本对初始模型训练，得到所述相似度模型，包括：将所述多对目标训练样本中的每对目标训练样本中的每个训...

【专利技术属性】
技术研发人员：诸世卓，崔伟旗，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：