# company_message_NLP

**Repository Path**: swner_admin/company_message_NLP

## Basic Information

- **Project Name**: company_message_NLP
- **Description**: 探索企业、企业董监高、事件抽取体系。
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: MulanPSL-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 6
- **Forks**: 0
- **Created**: 2021-05-08
- **Last Updated**: 2021-05-28

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

#企业情报体系 

###项目目标
##### 从文本中抽取企业事件

###新能源汽车场景

什么是新能源 是继工业时代化石能源之后，我们开发的新型能源转化能源利用产品。
而我们通过对新能源企业的数据挖掘和抽取可以清晰的理解到我们的科技究竟到了哪一步。
我的想法是先建设太阳系其他行星上的能源基地，对能源进行实体化存储，以及自动化产线扩充。

根据一千家企业的标记数据挖掘更大的企业行为事件抽取。
一千家公司 五千个董监高 

####任务一 文本命名实体识别

围绕 企业 人物 地点 项目 产品展开命名实体识别

####预估命名实体识别采用模型


####任务二 企业事件抽取

围绕 

**企业-企业** 
投资企业 分支企业 竞品企业

**企业-项目**
 
**企业-产品** 

**企业-企业董监高**
创始人 投资人 管理人员

**企业-企业招投标**
招投标标的（价值）
招投标产品（需求）
招投标项目（集群）

**企业-市场**

展开事件抽取

####预估事件抽取采用模型

P_CNN、 bert 指针-半指针

####任务三 对齐企业金融产品 构建基于GNN系列的分类模型

通过时间维度确定影响企业金融产品影响周期

####预估分类回归采用框架

AUTO_GL、DGL、PGL

timetable

2021年5月14日 完成企业事件抽取数据集构建
2021年5月14日 完成企业事件抽取模型

todo
在无标注新闻数据中验证模型效果
迁移至其他领域尝试整体方案效果