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如何使用NLP进行企业供应关系的自动抽取研究

消耗积分:0 | 格式:rar | 大小:1.29 MB | 2018-12-18

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　　供应链对企业竞争力具有巨大意义，而供应链中最重要的部分就是企业供应关系，现有的公司实体关系抽取方法没有考虑关系中公司实体的角色，不适用于企业供应关系抽取。基于此，本文采用人工构建和自动构建相结合的方式构建了关系指示词库，利用关系指示词库判断文本的主题，并使用最近句法依赖动词对实体之间的语义关系进行判断。最后在上市公司年报文本上进行了测试，取得了不错的效果。

　　供应链管理作为企业运营的重要组成部分，能够帮助企业提升竞争力，降低成本，提高利润率，对于企业具有极为重要的作用。供应链分析的关键一环就是获取企业与企业之间的供应关系。

　　目前，为了服务于用户，已有一些公司推出了企业关系分析产品。财新网推出了收费服务“数据+”，提供财团企业关系图谱功能，能够展示投资和股权关系。同花顺推出了产品图谱，展现上市公司之间的上下游供求关系，帮助股票投资者进行投资分析。企业供应关系抽取日渐成为研究热点。基于上市公司公告抽取了持有、投资、转让、合并、收购五种关系；将企业关系定义为合作、附属、股权、收购和建立五种，但其仅能抽取公司间的合作关系根据企业关系触发词不同将企业供应关系细分为客户关系、供应商关系等类别，所抽取关系仍然没有确定公司之间供应产品信息，也未区分公司在供应关系中的角色。例如，针对文本“华为已经悄悄跟京东方达成了合作，京东方今年至少要给华为供应100 万块自主柔性OLED 屏”，当前研究可以确定合作关系，客户关系，但无法确定两个公司在供应关系中的角色和所供应产品信息。

　　本文针对现有企业供应关系抽取中缺少产品信息并且公司角色不明确的问题，采用实体关系抽取和依存句法分析等自然语言处理技术，通过识别产品类别词识别和判断供应关系判断，能够有效抽取企业供应关系，如图所示，满足使用者分析的需要。

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