(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210126132.3 (22)申请日 2022.02.10 (71)申请人 北京融汇金信 信息技术有限公司 地址 100036 北京市海淀区复兴 路21号海 育大厦7层 (72)发明人 杨林易　张岳　罗彤　 (74)专利代理 机构 北京路浩知识产权代理有限 公司 11002 专利代理师 陈新生 (51)Int.Cl. G06F 40/30(2020.01) G06F 40/242(2020.01) G06F 16/35(2019.01) (54)发明名称 反事实数据生成方法及装置 (57)摘要 本发明涉及人工智能技术领域， 提供一种反 事实数据生成方法及装置。 所述方法包括： 基于 预定的金融情感词典对第一语句进行识别， 以确 定所述第一语句中的各金融情感词； 确定与各金 融情感词分别对应的第二语句， 所述第二语句是 从所述第一语句中移除与所述第二语句对应的 金融情感词后的语句； 基于所述第一语句的第一 情感极性值以及各第二语句的第二情感极性值， 确定各金融情感词的情感极性影 响值； 基于各金 融情感词的情感极性影 响值， 确定所述第一语句 的反事实数据。 本发明提供的反事实数据生成方 法及装置， 可以准确生成金融领域文本的反事实 数据并显著 节约成本 。 权利要求书2页 说明书12页 附图3页 CN 114462422 A 2022.05.10 CN 114462422 A 1.一种反事实数据生成方法， 其特 征在于， 包括： 基于预定的金融情 感词典对第 一语句进行识别， 以确定所述第 一语句中的各金融情感 词； 确定与各金融情感词分别对应的第 二语句， 所述第 二语句是从所述第 一语句中移除与 所述第二语句对应的金融情感词后的语句； 基于所述第 一语句的第 一情感极性值以及各第 二语句的第 二情感极性值， 确定各金融 情感词的情感极性影响值； 基于各金融情感词的情感极性影响值， 确定所述第一语句的反事实数据。 2.根据权利要求1所述的反事实数据生成方法， 其特征在于， 所述基于各金融情感词的 情感极性影响值， 确定所述第一语句的反事实数据， 包括： 基于各金融情感词的情感极性影响值由大到小的顺序， 依次替换所述第 一语句中的各 金融情感词， 得到多个候选语句； 根据所述多个候选语句中满足预设条件的目标候选语句生成所述第一语句的反事实 数据； 其中， 所述预设条件 包括： 所述目标候选语句的情感极性与所述第一语句的情感极性相反； 所述目标候选语句与 所述第一语句的相似度， 大于所述多个候选语句中任一其他候选 语句与所述第一语句的相似度。 3.根据权利要求2所述的反事实数据生成方法， 其特征在于， 所述替换所述第 一语句中 的金融情感词， 包括： 基于双向自动回归变换器BART模型生成与所述第一语句中的金融情感词具有相反情 感极性的替代词， 并将所述第一语句中的金融情感词替换为所述 替代词； 其中， 所述情感极性包括消极情感极性以及积极情感极性。 4.根据权利要求1所述的反事实数据生成方法， 其特 征在于， 所述第一语句的第一情感极性 值是通过如下 方式确定的： 将所述第一语句输入至金融情感分类 器， 得到所述第一语句的第一情感极性 值； 所述第二语句的第二情感极性 值是通过如下 方式确定的： 将所述第二语句输入至所述金融情感分类 器， 得到所述第二语句的第二情感极性 值； 所述第一情感极性值或第 二情感极性值包括积极情感极性值、 中性情感极性值以及消 极情感极性 值。 5.根据权利要求4所述的反事实数据生成方法， 其特征在于， 所述基于所述第 一语句的 第一情感极性值以及各第二语句的第二情感极性值， 确定各金融情感词的情感极性影响 值， 包括： 确定所述第一情感极性值的积极情感极性值与所述第二情感极性值的积极情感极性 值之差的第一绝对值、 所述第一情感极性值的中性情感极性值与所述第二情感极性值的中 性情感极性值之差的第二绝对值， 以及所述第一情感极性值的消极情感极性值与所述第二 情感极性 值的消极情感极性 值之差的第三 绝对值； 基于所述第 一绝对值、 所述第 二绝对值以及所述第 三绝对值确定与 所述第二语句对应 的金融情感词的情感极性影响值。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114462422 A 26.根据权利要求2所述的反事实数据生成方法， 其特征在于， 所述目标候选语句的情感 极性与所述第一语句的情感极性相反， 包括以下任一项： 所述目标候选语句的情感极性为积极情 感极性， 所述第 一语句的情 感极性为消极情感 极性； 所述目标候选语句的情感极性为消极情 感极性， 所述第 一语句的情 感极性为积极情感 极性。 7.根据权利要求2所述的反事实数据生成方法， 其特征在于， 所述候选语句与 所述第一 语句的相似度通过如下 方式确定： 根据编辑距离 评分指标MoverScore算法确定所述 候选语句与所述第一语句的相似度。 8.一种反事实数据生成装置， 其特 征在于， 包括： 词语识别模块， 用于基于预定的金融情感词典对第一语句进行识别， 以确定所述第一 语句中的各 金融情感词； 词语移除模块， 用于确定与各金融情感词分别对应的第二语句， 所述第二语句是从所 述第一语句中移除与所述第二语句对应的金融情感词后的语句； 影响值确定模块， 用于基于所述第 一语句的第 一情感极性值以及各第 二语句的第 二情 感极性值， 确定各 金融情感词的情感极性影响值； 数据生成模块， 用于基于各金融情感词的情感极性影响值， 确定所述第一语句的反事 实数据。 9.一种电子设备， 包括存储器、 处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运 行的计算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任 一项所述的定位信号处 理方法的步骤。 10.一种非暂态计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 所述计算 机程序被处 理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的定位信号处 理方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114462422 A 3