工作日常 2：提升数据抽取效率

在研报抽取中增强效率和准确性的操作逻辑

随着人工智能技术不断发展，研报抽取已经成为金融行业数据处理的关键环节。为了满足不断增长的业务需求，我们对研报抽取接口进行了持续的优化，新增了多项操作逻辑，大幅提升了数据提取的效率和准确性。

机构组织的统计选举操作

研报中经常出现机构组织的统计选举数据，如候选人信息、得票数和当选结果等。针对这一需求，我们新增了机构组织的统计选举操作。该操作能够自动识别并提取选举数据，包括候选人信息、得票数和当选结果，极大简化了数据抽取流程，并保证了数据的准确性。

代码示例：

import pandas as pd

# 读取研报文本
text = "候选人 | 得票数 | 当选结果\n张三 | 100 | 当选\n李四 | 80 | 未当选"

# 使用统计选举操作提取数据
df = extract_election_data(text)

# 打印提取结果
print(df)

输出结果：

  候选人  得票数  当选结果
0   张三    100   当选
1   李四    80   未当选

组织机构实体与金融指标实体相关联的操作

研报中还包含大量的财务信息，如公司名称、营收和净利润等。为了更全面地提取这些数据，我们新增了组织机构实体与金融指标实体相关联的操作。该操作能够自动识别并关联组织机构实体与对应的金融指标实体，如公司名称与净利润、营收等指标，为后续的数据分析和决策支持提供了有力支撑。

代码示例：

import pandas as pd

# 读取研报文本
text = "公司：腾讯控股\n营收：1000 亿元\n净利润：500 亿元"

# 使用关联操作提取数据
df = extract_entity_relation(text)

# 打印提取结果
print(df)

输出结果：

  组织机构实体  金融指标实体  数值
0  腾讯控股     营收         1000
1  腾讯控股     净利润       500

金融指标变化内容的遍历赋值操作

研报中还经常出现金融指标的变化内容，如同比增长、环比下降等。针对这一需求，我们新增了金融指标变化内容的遍历赋值操作。该操作能够自动识别并提取金融指标的变化内容，并赋值给对应的金融指标实体，如“营收”赋值“同比增长 10%”。

代码示例：

import pandas as pd

# 读取研报文本
text = "营收同比增长 10%\n净利润环比下降 5%"

# 使用遍历赋值操作提取数据
df = extract_indicator_change(text)

# 打印提取结果
print(df)

输出结果：

  金融指标实体  变化内容
0  营收         同比增长 10%
1  净利润       环比下降 5%

金融指标有无具体数值的判断操作

部分研报中的金融指标可能没有具体数值，如“毛利率：无”。为了避免提取到空值数据，我们新增了金融指标有无具体数值的判断操作。该操作能够自动识别并判断金融指标是否具有具体数值，从而避免空值数据的产生。

代码示例：

import pandas as pd

# 读取研报文本
text = "毛利率：无"

# 使用判断操作提取数据
indicator_value = extract_indicator_value(text)

# 打印提取结果
print(indicator_value)

输出结果：

无

总结

通过新增上述操作逻辑，研报抽取接口的数据提取效率和准确性得到了大幅提升。这些操作逻辑能够帮助用户快速、准确地从研报文本中提取结构化的数据，为后续的数据分析和决策支持提供有力支撑。

常见问题解答

1. 这些操作逻辑适用于哪些类型的研报？

这些操作逻辑适用于各种类型的研报，包括行业分析报告、公司研报和投研报告等。

2. 如何使用这些操作逻辑？

用户可以通过调用研报抽取接口，并指定相应的参数来使用这些操作逻辑。

3. 这些操作逻辑的准确性如何？

这些操作逻辑基于自然语言处理技术和机器学习算法，在实际应用中已经得到了充分的验证。准确性较高，但仍会受到研报文本质量的影响。

4. 这些操作逻辑是否可以定制？

是的，用户可以根据自己的需求对这些操作逻辑进行定制，以满足特定的数据提取要求。

5. 这些操作逻辑是否有使用限制？

这些操作逻辑需要在稳定、低延迟的网络环境下使用。同时，研报文本需要为中文格式。