一种指标处理方法和装置制造方法及图纸

本申请公开了一种指标处理方法和装置，可应用于计算机技术领域。该方法中，基于指标分类模型和指标体系获得包括第一指标类、第二指标类和第三指标类的多个指标类；根据第一指标类确定第一优化建议，第一指标类中包括第一基础指标和第二基础指标，第一优化建议用于指示整合第一指标类中的指标；根据第二指标类和第三指标类确定第二优化建议，第二指标类包括第三基础指标和第四基础指标的派生指标，第三指标类包括第四基础指标和第三基础指标的派生指标，第二优化建议用于指示整合第二指标类和第三指标类。如此，针对指标体系给出合理的优化建议，保证指标体系的规范性和合理性。保证指标体系的规范性和合理性。保证指标体系的规范性和合理性。

【技术实现步骤摘要】
一种指标处理方法和装置


[0001]本申请涉及计算机
，特别是涉及一种指标处理方法和装置。

技术介绍

[0002]随着数字化转型的不断推进，已有的指标体系往往存在一些指标能够被优化的情况，例如，多个基础指标可以被整合成一个基础指标与多个衍生指标。这就需要不断的对变化的指标体系进行检查和整理，目前，往往通过人工的判断和识别，对指标体系中的指标进行整合，但是，人工方式存在单次整理时间长、整体不全面需多次整理的问题。而如果不及时将指标体系中的指标进行整理优化，会使的指标的管理与扩充出现更严峻的问题，如含义相同的两个指标未同时修订业务口径而导致的业务口径不统一。
[0003]基于此，亟待提供一种智能的指标处理的技术方案，发现指标体系中有整合可能性的指标并给出相应的优化建议。

技术实现思路

[0004]本申请提供了一种指标处理方法和装置，能够指标分类和优化建议的给出，协助业务人员对指标体系中的指标进行及时有效的优化，保证指标体系的合理性和规范性。
[0005]第一方面，本申请提供了一种指标处理方法，包括：
[0006]基于指标分类模型和指标体系，获得多个指标类，所述多个指标类中包括第一指标类、第二指标类和第三指标类，所述多个指标类中的指标均属于所述指标体系，所述指标分类模型为已经训练完成的、用于对输入的指标进行分类的机器学习模型；
[0007]根据所述第一指标类，确定第一优化建议，所述第一指标类中包括第一基础指标和第二基础指标，所述第一优化建议用于指示整合所述第一指标类中的指标；
[0008]根据所述第二指标类和所述第三指标类，确定第二优化建议，所述第二指标类包括第三基础指标和第四基础指标的派生指标，所述第三指标类包括所述第四基础指标和所述第三基础指标的派生指标，所述第二优化建议用于指示整合所述第二指标类和所述第三指标类。
[0009]可选地，所述方法还包括：
[0010]响应于确定接受所述第一优化建议，整合所述第一指标类中的指标，整合后所述第一指标类中包括第五基础指标，所述第五基础指标的派生指标包括所述第一基础指标和所述第二基础指标。
[0011]可选地，所述方法还包括：
[0012]响应于确定接受所述第二优化建议，整合所述第二指标类和所述第三指标类中的指标，获得第四指标类，所述第四指标类中包括第六基础指标，所述第六基础指标的派生指标包括所述第三基础指标和所述第四基础指标。
[0013]可选地，所述方法还包括：
[0014]响应于确定不接受所述第一优化建议，为所述第一指标类中的指标添加第一标
记；
[0015]基于具有所述第一标记的指标，优化所述指标分类模型。
[0016]可选地，所述方法还包括：
[0017]响应于确定不接受所述第二优化建议，为所述第二指标类和所述第三指标类中的指标添加第二标记；
[0018]基于具有所述第二标记的指标，优化所述指标分类模型。
[0019]可选地，所述指标分类模型为对语义模型训练得到的，所述语义模型为采用金融领域的语料对基于变换器的双向语言模型(BidirectionalEncoder Representations from Transformer，BERT)进行微调获得的。
[0020]可选地，对所述指标分类模型的训练过程包括：
[0021]将所述指标体系中的每个基础指标和该基础指标的派生指标标记为一个指标类，获得训练数据；
[0022]基于所述训练数据对语义模型进行训练，获得所述指标分类模型，所述语义模型为采用金融领域的语料对BERT模型进行微调获得的。
[0023]第二方面，本申请还提供了一种指标处理装置，包括：
[0024]分类单元，用于基于指标分类模型和指标体系，获得多个指标类，所述多个指标类中包括第一指标类、第二指标类和第三指标类，所述多个指标类中的指标均属于所述指标体系，所述指标分类模型为已经训练完成的、用于对输入的指标进行分类的机器学习模型；
[0025]第一建议单元，用于根据所述第一指标类，确定第一优化建议，所述第一指标类中包括第一基础指标和第二基础指标，所述第一优化建议用于指示整合所述第一指标类中的指标；
[0026]第二建议单元，用于根据所述第二指标类和所述第三指标类，确定第二优化建议，所述第二指标类包括第三基础指标和第四基础指标的派生指标，所述第三指标类包括所述第四基础指标和所述第三基础指标的派生指标，所述第二优化建议用于指示整合所述第二指标类和所述第三指标类。
[0027]可选地，所述装置还包括：
[0028]第一整合单元，用于响应于确定接受所述第一优化建议，整合所述第一指标类中的指标，整合后所述第一指标类中包括第五基础指标，所述第五基础指标的派生指标包括所述第一基础指标和所述第二基础指标。
[0029]可选地，所述装置还包括：
[0030]第二整合单元，用于响应于确定接受所述第二优化建议，整合所述第二指标类和所述第三指标类中的指标，获得第四指标类，所述第四指标类中包括第六基础指标，所述第六基础指标的派生指标包括所述第三基础指标和所述第四基础指标。
[0031]可选地，所述装置还包括：
[0032]第一添加单元，用于响应于确定不接受所述第一优化建议，为所述第一指标类中的指标添加第一标记；
[0033]第一优化单元，用于基于具有所述第一标记的指标，优化所述指标分类模型。
[0034]可选地，所述装置还包括：
[0035]第二添加单元，用于响应于确定不接受所述第二优化建议，为所述第二指标类和
所述第三指标类中的指标添加第二标记；
[0036]第二优化单元，用于基于具有所述第二标记的指标，优化所述指标分类模型。
[0037]可选地，所述指标分类模型为对语义模型训练得到的，所述语义模型为采用金融领域的语料对BERT模型进行微调获得的。
[0038]可选地，所述装置还包括：
[0039]训练单元，具体用于：
[0040]将所述指标体系中的每个基础指标和该基础指标的派生指标标记为一个指标类，获得训练数据；
[0041]基于所述训练数据对语义模型进行训练，获得所述指标分类模型，所述语义模型为采用金融领域的语料对BERT模型进行微调获得的。
[0042]第三方面，本申请还提供了一种电子设备，所述电子设备包括处理器以及存储器：
[0043]所述存储器用于存储计算机程序；
[0044]所述处理器用于根据所述计算机程序执行上述第一方面提供的所述方法。
[0045]第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质用于存储计算机程序，所述计算机程序用于执行上述第一方面提供的所述方法。
[0046]由此可见，本申请具有如下有益效果：
[0047]本申请提供了一种指标处理方法，该方法可以包括：指标处理装置先基于指标分类模本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种指标处理方法，其特征在于，包括：基于指标分类模型和指标体系，获得多个指标类，所述多个指标类中包括第一指标类、第二指标类和第三指标类，所述多个指标类中的指标均属于所述指标体系，所述指标分类模型为已经训练完成的、用于对输入的指标进行分类的机器学习模型；根据所述第一指标类，确定第一优化建议，所述第一指标类中包括第一基础指标和第二基础指标，所述第一优化建议用于指示整合所述第一指标类中的指标；根据所述第二指标类和所述第三指标类，确定第二优化建议，所述第二指标类包括第三基础指标和第四基础指标的派生指标，所述第三指标类包括所述第四基础指标和所述第三基础指标的派生指标，所述第二优化建议用于指示整合所述第二指标类和所述第三指标类。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：响应于确定接受所述第一优化建议，整合所述第一指标类中的指标，整合后所述第一指标类中包括第五基础指标，所述第五基础指标的派生指标包括所述第一基础指标和所述第二基础指标。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：响应于确定接受所述第二优化建议，整合所述第二指标类和所述第三指标类中的指标，获得第四指标类，所述第四指标类中包括第六基础指标，所述第六基础指标的派生指标包括所述第三基础指标和所述第四基础指标。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：响应于确定不接受所述第一优化建议，为所述第一指标类中的指标添加第一标记；基于具有所述第一标记的指标，优化所述指标分类模型。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：响应于确定不接受所述第二优化建议，为所述第二指标类和所述第三指标类中的指标添加第二标记；基于具有所述第二标记的指标，优化所述指标分类模型。6.根据权利要求1
‑
5任一项所述的方法，其特征在于，所述指标分类模型为对语义模型训练得到的，所述语义模型为采用金融领域的语料对BERT模型进行微调获得的。7.根据权利要求1
‑
5任一项所述的方法，其特征在于，对所述指标分类模型的训练过程包括：将所述指标体系中的每个基础指标和该基础指标的派生指标标记为一个指标类，获得训练数据；基于所述训练数据对语义模型进行训练，获得所述指标分类模型，所述语义模型为采用金融领域的语料对BERT模型进行微调获得的。8.一种指标处理装置，其特征在于，包括：分类单元，用于基于指标分类模型和指标体系，获得多个指标类，所述多个指标类中包括第一指标类、第二指标类和第三指标类，所述多个指标类中的指标均属于所述指标体系，所述指标分类模型为已经训练完成的、用于对输入的指标进行分类的机器学习模型；第一建议单...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄文东，刘广丽，金模瑶，敖倩，
申请(专利权)人：中国银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：