基于自然语言处理的新闻解读方法及系统与流程

本发明涉及自然语言处理，具体地，涉及一种基于自然语言处理的新闻解读方法及系统。

背景技术：

1、自然语言处理技术在信息获取和分析领域中的应用日益广泛，新闻信息的获取和分析是其中一个重要的应用场景，需要对大量的新闻文本进行处理和分析，以提取有价值的信息。现有技术存在一些局限性，如规则引擎需要人工设置规则，机器学习算法需要大量标注数据等。例如，传统的文本摘要方法通常基于规则引擎，需要人工设置规则，无法适应复杂的文本结构和语义关系。机器学习算法则需要大量标注数据，无法满足实时处理的需求。

2、公开号为cn104156409b的发明专利，公开了一种新闻的提供方法、系统及装置，包括：获取多个新闻，并获取每个新闻对应的关联结果；提供新闻展示页面，其中，新闻展示页面中包括多个展示卡片，每个展示卡片与一个新闻对应，每个展示卡片包括第一面和第二面，在第一面中展示新闻，在第二面中展示新闻对应的关联结果；以及接收用户操作，并根据用户操作控制展示卡片显示第一面和/或第二面。

3、现有相关技术文本处理能力较低，无法快速处理大量新闻数据；无法准确地提取重要新闻事件，导致商业情报的准确性下降；缺乏智能机器人的参与，无法提供语音交互和自动新闻撰写功能。

4、这些技术挑战限制了现有技术的应用范围和效果，尤其在商业情报搜集领域，现有技术的不足导致了商业情报的获取速度慢、准确性低的问题。

技术实现思路

1、针对现有技术中的缺陷，本发明提供一种基于自然语言处理的新闻解读方法及系统。

2、根据本发明提供的一种基于自然语言处理的新闻解读方法及系统，所述方案如下：

3、第一方面，提供了一种基于自然语言处理的新闻解读方法，所述方法包括：

4、预处理步骤：对输入的新闻文本进行预处理；

5、文本表示步骤：将预处理后的文本表示为矩阵形式，输入到生成式预训练transformer模型中；

6、生成式预训练步骤：使用生成式预训练transformer模型对输入的文本进行摘要生成；

7、多维情感分析步骤：分析文本的情感倾向，其通过对输入的文本进行特征提取和特征转换，实现情感分类和分类结果的表示。

8、优选地，所述生成式预训练步骤包括：

9、预训练模型子步骤：设计生成式预训练transformer模型；

10、输入文本生成子步骤：将需要生成摘要的文本进行预处理，使文本格式符合生成式预训练transformer模型的输入要求；

11、摘要生成子步骤：将预处理后的文本输入到生成式预训练transformer模型中，生成摘要；

12、摘要质量评估子步骤：使用rouge评估指标对生成的摘要质量进行评估，量化摘要与参考摘要之间的相似度。

13、优选地，所述设计生成式预训练transformer模型包括：

14、步骤1：对生成式预训练transformer模型进行结构优化，包括对生成式预训练transformer模型进行轻量化设计和优化多头自注意力机制；

15、其中，所述对生成式预训练transformer模型进行轻量化设计包括，通过参数共享、结构化稀疏、动态调整网络深度以及对大型矩阵进行低秩分解，减少参数和计算复杂度；

16、所述优化多头自注意力机制包括，通过设计动态头部裁剪、稀疏注意力模式、对注意力矩阵进行低秩分解、混合精度量化以及引入注意力核函数近似技术，来提高处理长序列的能力和计算效率；

17、步骤2：采用并行计算和缓存技术，减少重复计算，同时进行动态精度的调整；

18、步骤3：选用特定领域的数据集进行预训练，使生成式预训练transformer模型快速适应相应领域的文本生成；

19、步骤4：优化硬件及算法，包括利用gpu、tpu硬件加速器，以及设计优化算法；

20、其中，设计优化算法包括：开发动态稀疏化算法，在运行时自适应地调整网络结构的稀疏度；开发混合精度训练算法，在训练过程中自动决定每一层网络使用何种数值精度；针对分布式环境，开发通信感知的训练算法，根据网络拓扑和带宽状况，自适应地调整参数同步策略和频率。

21、优选地，所述摘要质量评估子步骤中，rouge评估具体包括：

22、采用并行评估及增量式评估；

23、根据特定领域的需求调整rouge指标的权重。

24、优选地，所述多维情感分析步骤包括：

25、预训练模型加载子步骤：构建情感分析模型；

26、输入文本生成子步骤：将需要进行情感分析的文本进行预处理，确保文本格式符合模型的输入要求；

27、情感分析子步骤：将预处理后的文本输入到预训练的情感分析模型中，情感分析模型提取输入文本的特征，理解文本的语义和情感倾向，并根据提取的特征进行情感分类，判断文本的情感倾向属于正面、负面或中性；

28、多维情感分析子步骤：使用valencearousal模型评估情感的强度和积极性，通过valencearousal模型将情感分为愉悦度和唤醒度；

29、计算情感得分子步骤：对于每个输入文本，获取其在valencearousal模型中的情感得分；

30、展示情感分析结果子步骤：将情感分析结果展示给用户，包括文本的情感分类和在valencearousal模型中的情感得分。

31、优选地，所述构建情感分析模型包括：

32、数据收集和预处理：大量收集所需特定相关领域数据集，并进行标注；

33、领域特定词表构建：构建专门领域词表；

34、多阶段训练策略：采用多阶段训练策略，首先在未标记的文本上进行预训练，然后在标注好的情感数据集上进行微调，最后在特定任务上进行精细调整；

35、动态学习率调整：开发动态学习率调整算法，根据训练过程中的性能变化自动调整学习率；

36、对抗训练：引入对抗训练技术，通过生成对抗样本来增强模型的鲁棒性；

37、集成迁移学习：不仅使用当前模型，同时还融合其他预训练模型，通过集成利用各个模型的优势；

38、持续优化循环：建立持续优化的反馈循环；记录情感分析模型在实际应用中的表现，用于进一步的训练和优化。

39、优选地，所述动态学习率调整中，实现动态学习率调整算法的具体操作包括：

40、性能指标监控步骤：建立实时性能监控系统，每个训练批次后，计算并记录关键性能指标；使用滑动窗口技术，计算指标的移动平均值和方差，以平滑短期波动；

41、学习率调整策略步骤：基于监控的性能指标，设计以下调整策略；

42、a) 自适应退火：当性能指标连续n个批次没有改善时，将学习率乘以一个衰减因子，衰减因子不固定，根据性能停滞的持续时间动态调整；

43、b) 周期性重启：引入学习率的周期性重启机制，每隔一定步数将学习率重置到较高值，重启周期不固定，根据训练进程动态调整；

44、c) 动态范围调整：维护学习率的可接受范围，上下界根据训练进程动态调整；使用贝叶斯优化方法，在这个范围内搜索最优学习率；

45、梯度统计分析步骤：通过梯度统计分析辅助学习率调整，计算每个批次的梯度范数和方差，当梯度统计出现异常时，触发紧急学习率调整；

46、多尺度学习率步骤： 为情感分析模型的不同层设置不同的学习率，根据每层的梯度统计独立调整其学习率；

47、动态批量大小调整步骤：将学习率调整与批量大小调整结合，当学习率降低到某个阈值时，相应增加批量大小，使用线性缩放规则来平衡学习率和批量大小的变化；

48、自适应动量调整步骤：动态调整优化器的动量参数，使用自适应算法，根据梯度的历史信息调整动量，在学习率调整的同时，相应地调整动量参数，以保持优化过程的稳定性；

49、反馈控制循环步骤：实现反馈控制循环，将学习率调整视为控制问题，使用pid控制器，控制器的输入是性能指标的变化率，输出是学习率的调整量。

50、优选地，所述方法还包括：数据可视化步骤：通过交互式数据可视化技术，将数据和分析结果转化为图表和报告；

51、所述数据可视化步骤具体包括：

52、数据收集与预处理子步骤：收集多个来源的数据，将数据清洗、数据转换和数据整合，确保数据的质量和一致性；

53、数据分析与特征提取子步骤：使用统计分析技术，计算数据的基本统计量，使用机器学习算法，识别数据中的模式和趋势，使用自然语言处理技术，提取文本数据中的特征和情感信息；

54、可视化类型子步骤：根据数据的特征和分析目标，选择不同的可视化类型；

55、可视化图表设计子步骤：设计可视化图表的布局、颜色和样式，添加注释和标记；

56、可视化图表生成子步骤：使用数据可视化工具或库生成图表，导入预处理后的数据，生成图表对象，调整图表的参数和样式，生成最终的图表；

57、交互式功能实现子步骤：为可视化图表添加交互式功能，包括缩放、过滤和悬停提示；

58、集成用户界面子步骤：将生成的图表嵌入到系统的用户界面中，提供操作和导航功能，帮助用户查看和分析数据，确保图表在不同设备和屏幕上的兼容性；

59、用户测试与反馈子步骤：进行用户测试，收集用户的反馈和建议，根据用户反馈，优化和改进可视化图表和用户界面，确保系统满足用户的需求和期望。

60、优选地，所述方法还包括：个性化推荐步骤：基于协同过滤的个性化推荐算法，利用用户的投资偏好和历史行为进行智能分析，提供个性化的新闻解读和投资建议，以及准确和个性化的推荐结果；

61、所述个性化推荐步骤具体包括：

62、预处理子步骤：获取各类用户基础数据，并对各类用户基础数据分别进行预处理；

63、预测子步骤：基于预处理后的各类用户基础数据，利用机器学习模型预测用户的未来行为和偏好；

64、用户画像子步骤：将预处理后的各类用户基础数据进行融合处理，基于融合后的用户基础数据进行特征提取，并基于提取的特征构建多维度用户画像；

65、筛选子步骤：基于构建的多维度用户画像，通过协同过滤和深度学习网络获得推荐结果，再基于得到的用户的未来行为和偏好筛选推荐结果，实现投资产品的个性化推荐。

66、第二方面，提供了一种基于自然语言处理的新闻解读系统，所述系统包括：

67、预处理模块：对输入的新闻文本进行预处理；

68、文本表示模块：将预处理后的文本表示为矩阵形式，输入到生成式预训练模型中；

69、生成式预训练模块：使用生成式预训练transformer模型对输入的文本进行摘要生成；

70、多维情感分析模块：分析文本的情感倾向，其通过对输入的文本进行特征提取和特征转换，实现情感分类和分类结果的表示；

71、数据可视化模块：通过交互式数据可视化技术，将数据和分析结果转化为图表和报告；

72、个性化推荐模块：基于协同过滤的个性化推荐算法，利用用户的投资偏好和历史行为进行智能分析，提供个性化的新闻解读和投资建议，以及准确和个性化的推荐结果。

73、与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：

74、1、本发明系统具备高效性，使用生成式预训练transformer模型可以快速地对大量的新闻文本进行处理和分析，处理速度可以达到1000篇/秒；

75、2、本发明使用深度学习技术可以提高文本摘要和情感分析的准确性，准确率可以达到85%和90%，提高了系统准确性；

76、3、本发明根据实际需要进行模型参数的调整和优化，以适应不同的应用场景，具有灵活性；

77、4、本发明具备实时处理能力，使用高效的数据抓取算法和分布式处理架构，能够从多个新闻源快速抓取并处理大量数据，满足实时处理的需求，保证用户能够获得最新的市场动态，以支持及时的投资决策。

78、本发明的其他有益效果，将在具体实施方式中通过具体技术特征和技术方案的介绍来阐述，本领域技术人员通过这些技术特征和技术方案的介绍，应能理解所述技术特征和技术方案带来的有益技术效果。