证券文本信息抽取技术研究以证券市场文本信息为对象（侧重在上市公司公开披露的定期公告、临时公告等公告信息），研究利用自然语言处理技术，从披露公告中抽取指定的文本信息。 课题针对抽取技术框架、信息抽取流程以及多种不同类型字段开展研究，并基于研究结果构建了覆盖实体类、数值类、关系类、表格类、概要类、其他类等多种类别的信息抽取平台。

课题成果

课题以上市公司重大资产重组为场景，完成了六大类文本信息抽取技术的研究。针对金融领域文档的文档格式及文本行文特点，探索出以金融文档结构识别、字段内容定位、信息抽取为关键环节的抽取流程，并实现了信息抽取的原型系统。