信息处理方法技术

本公开提供了一种信息处理方法

【技术实现步骤摘要】
信息处理方法、装置、设备及介质


[0001]本公开涉及大数据领域
、
人工智能领域和金融科技领域，更具体地涉及一种信息处理方法
、
装置
、
设备及介质
。

技术介绍

[0002]随着经济的快速发展，人们对石油
、
天然气等资源的需求快速增长，石油需求量日益增多石油价格的波动会对相关企业的运营产生较大的影响，因此，对原油等资源价格的预测对企业的运营，以及金融机构的业务发展具有较为重要的意义
。
[0003]而专利技术人发现，相关技术中对于原油等资源价格的预测精度较低，难以准确地表征资源价格在未来时间段的趋势
。

技术实现思路

[0004]鉴于上述问题，本公开提供了提高一种信息处理方法
、
装置
、
设备及介质
。
[0005]根据本公开的第一个方面，提供了一种信息处理方法，包括：
[0006]将获取到的历史资源价格信息输入至资源价格预测模型，输出初始预测资源价格信息，其中，上述资源价格预测模型为基于注意力机制算法构建得到的；
[0007]对获取到的历史媒体信息进行资源价格情绪检测，得到预测情绪分类信息；
[0008]根据上述预测情绪分类信息更新上述初始预测资源价格信息，得到目标预测资源价格信息；以及
[0009]根据上述目标预测资源价格信息生成金融类文件
。
[0010]根据本公开的实施例，其中，上述历史媒体信息包括多个，上述历史媒体信息与历史信息发布时刻相关联；
[0011]其中，上述对获取到的历史媒体信息进行资源价格情绪检测，得到预测情绪分类信息包括：
[0012]将多个上述历史媒体信息输入至第一资源价格情绪预测模型，输出与多个上述历史媒体信息各自对应的初始预测情绪分类信息，上述第一资源价格情绪预测模型基于注意力网络算法构建得到；
[0013]根据与上述历史信息发布时刻相关联的媒体信息权重，更新与上述历史媒体信息相关联的初始预测情绪分类信息，得到更新后的中间预测情绪分类信息；以及
[0014]根据多个上述中间预测情绪分类信息，确定上述预测情绪分类信息
。
[0015]根据本公开的实施例，其中，上述媒体信息权重是基于与上述媒体信息权重关联的上述历史信息发布时刻，与当前时刻之间的时间属性关系确定的
。
[0016]根据本公开的实施例，其中，上述对获取到的历史媒体信息进行资源价格情绪检测，得到预测情绪分类信息包括：
[0017]将上述历史媒体信息输入至第二资源价格情绪预测模型，输出上述预测情绪分类信息，其中，构建上述第二资源价格情绪预测模型的算法包括以下至少一项：
[0018]支持向量机算法
、
序列最小优化算法
、
最小二乘支持向量机算法
。
[0019]根据本公开的实施例，其中，上述历史媒体信息包括历史媒体文本信息，上述信息处理方法还包括：
[0020]获取初始历史媒体文本信息；以及
[0021]对上述初始历史媒体文本信息进行分词处理，得到历史媒体文本信息
。
[0022]根据本公开的实施例，其中，上述获取初始历史媒体文本信息包括：
[0023]对获得的初始媒体音频信息进行文本识别，得到上述初始历史媒体文本信息
。
[0024]根据本公开的实施例，其中，根据所述目标预测资源价格信息生成金融类文件包括：
[0025]根据上述目标预测资源价格信息更新预设的文件模板，得到上述金融类文件
。
[0026]根据本公开的实施例，其中，上述目标预测资源价格信息包括针对具有目标资源类型的资源的预测价格，上述目标资源类型包括以下至少一项：
[0027]化石能源类型
、
农产品资源类型
、
金属矿产资源类型
。
[0028]根据本公开的实施例，其中，上述资源价格预测模型包括以下至少一项：
[0029]循环神经网络模型
、
长短期记忆网络模型
、
双向长短期记忆网络模型
、
门控循环单元网络模型
。
[0030]根据本公开的实施例，其中，上述根据上述预测情绪分类信息更新上述初始预测资源价格信息，得到目标预测资源价格信息包括：
[0031]根据与上述预测情绪分类信息相关联的情绪分类权重和上述初始预测资源价格信息之间的乘积，确定中间预测资源价格信息；以及
[0032]根据上述中间预测资源价格信息和上述初始预测资源价格信息之和，确定上述目标预测资源价格信息
。
[0033]本公开的第二方面提供了一种信息处理装置，包括：
[0034]资源价格预测模型输入模块，用于将获取到的历史资源价格信息输入至资源价格预测模型，输出初始预测资源价格信息，其中，上述资源价格预测模型为基于注意力机制算法构建得到的；
[0035]资源价格情绪检测模块，用于对获取到的历史媒体信息进行资源价格情绪检测，得到预测情绪分类信息；
[0036]初始预测资源价格信息更新模块，用于根据上述预测情绪分类信息更新上述初始预测资源价格信息，得到目标预测资源价格信息；以及
[0037]金融类文件生成模块，用于根据上述目标预测资源价格信息生成金融类文件
。
[0038]本公开的第三方面提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序，其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行上述方法
。
[0039]本公开的第四方面还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行指令，该指令被处理器执行时使处理器执行上述方法
。
[0040]本公开的第五方面还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述方法
。
[0041]根据本公开提供的一种信息处理方法
、
装置
、
设备及介质，通过基于注意力机制算
法得到的初始预测资源价格信息，并通过对历史媒体信息进行情绪分类预测，来使得到的预测情绪分类信息来更新初始预测资源价格信息，可以使更新后得到的目标预测资源价格信息的能够相对准确地预测得到未来时间段中的资源价格，从而根据目标预测资源价格信息自动生成金融类文件可以准确地表征资源价格在未来时间段的价格趋势，提升了金融类文件的自动化生成效率与准确率，进而可以根据金融类文件快速地执行后续自动化业务流程
。
附图说明
[0042]通过以下参照附图对本公开实施例的描述，本公开的上述内容以及其他目的
、
特征和优点将更为清楚，在附图中：
[0043]图1示意性示出了根据本公开实施例的信息处理方法
、
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种信息处理方法，包括：将获取到的历史资源价格信息输入至资源价格预测模型，输出初始预测资源价格信息，其中，所述资源价格预测模型为基于注意力机制算法构建得到的；对获取到的历史媒体信息进行资源价格情绪检测，得到预测情绪分类信息；根据所述预测情绪分类信息更新所述初始预测资源价格信息，得到目标预测资源价格信息；以及根据所述目标预测资源价格信息生成金融类文件
。2.
根据权利要求1所述的方法，其中，所述历史媒体信息包括多个，所述历史媒体信息与历史信息发布时刻相关联；其中，所述对获取到的历史媒体信息进行资源价格情绪检测，得到预测情绪分类信息包括：将多个所述历史媒体信息输入至第一资源价格情绪预测模型，输出与多个所述历史媒体信息各自对应的初始预测情绪分类信息，所述第一资源价格情绪预测模型基于注意力网络算法构建得到；根据与所述历史信息发布时刻相关联的媒体信息权重，更新与所述历史媒体信息相关联的初始预测情绪分类信息，得到更新后的中间预测情绪分类信息；以及根据多个所述中间预测情绪分类信息，确定所述预测情绪分类信息
。3.
根据权利要求2所述的方法，其中，所述媒体信息权重是基于与所述媒体信息权重关联的所述历史信息发布时刻，与当前时刻之间的时间属性关系确定的
。4.
根据权利要求1所述的方法，其中，所述对获取到的历史媒体信息进行资源价格情绪检测，得到预测情绪分类信息包括：将所述历史媒体信息输入至第二资源价格情绪预测模型，输出所述预测情绪分类信息，其中，构建所述第二资源价格情绪预测模型的算法包括以下至少一项：支持向量机算法
、
序列最小优化算法
、
最小二乘支持向量机算法
。5.
根据权利要求1所述的方法，其中，所述历史媒体信息包括历史媒体文本信息，所述信息处理方法还包括：获取初始历史媒体文本信息；以及对所述初始历史媒体文本信息进行分词处理，得到历史媒体文本信息
。6.
根据权利要求5所述的方法，其中，所述获取初始历史媒体文本信息包括：对获得的初始媒体音频信息进行文本识别，得到所述初始历史媒体文本信息
。7.
根据权利要求1所述的方法，其中，根据所述目标预测资源价格信息生成金融类文件包括：根据所述目标预测资源价格信息更新预设的文件模板，得到所述金融类文件

【专利技术属性】
技术研发人员：田书丽，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：