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龙图腾网恭喜浙江孚临科技有限公司申请的专利一种基于大语言模型的财务数据深度分析方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119809844B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510293844.8，技术领域涉及：G06Q40/12；该发明授权一种基于大语言模型的财务数据深度分析方法是由唐科伟;陈声鸿;邱鹏飞设计研发完成，并于2025-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大语言模型的财务数据深度分析方法在说明书摘要公布了：本发明涉及财务数据分析技术领域，具体为一种基于大语言模型的财务数据深度分析方法；收集目标企业的历史财务数据和历史新闻数据；对所述历史财务数据进行识别，得到与目标企业具有财务联系的关联企业；并对历史财务数据进行深度分析，识别得到关联企业与目标企业的财务关联特征数据；对历史新闻数据中，涉及目标企业和关联企业的新闻数据进行识别，得到财务关联新闻数据；对财务关联新闻数据进行识别，得到财务新闻特征数据；通过财务关联特征数据、财务新闻特征数据和历史财务数据进行模型训练，得到财务关联分析模型。本发明通过财务关联分析模型对实时新闻数据进行收集和识别，准确得到财务预测数据。

本发明授权一种基于大语言模型的财务数据深度分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的财务数据深度分析方法，其特征在于，包括：S10.收集得到目标企业的历史财务数据和历史新闻数据；S20.对所述历史财务数据进行识别，得到与目标企业具有财务联系的关联企业；并对历史财务数据进行深度分析，识别得到关联企业与目标企业的财务关联特征数据；所述财务关联特征数据包括资金密度数据、交易活性数据、期限耦合数据和链式传导数据；所述财务关联特征数据的识别过程为：对所述历史财务数据进行识别，得到关联企业；通过历史财务数据中，目标企业与关联企业的财务数据，识别得到资金密度数据、交易活性数据、期限耦合数据和链式传导数据；所述资金密度数据，通过周期内目标企业的流动资金和目标企业与关联企业之间的流动资金测算得到；所述交易活性数据，通过周期内目标企业与关联企业的交易次数、周期内目标企业的总交易次数和行业的周期交易均值次数测算得到；所述期限耦合数据，通过目标企业与关联企业时间交易流程的时间数据识别得到；所述链式传导数据，对交易的现金流节点进行识别得到；通过资金密度数据、交易活性数据、期限耦合数据和链式传导数据得到财务关联特征数据；S30.对所述历史新闻数据中，涉及目标企业和关联企业的新闻数据进行识别，得到财务关联新闻数据；对财务关联新闻数据进行识别，得到财务新闻特征数据；所述财务新闻特征数据包括新闻内容特征数据、新闻传播特征数据和新闻公告特征数据；S40.通过财务关联特征数据、财务新闻特征数据和历史财务数据进行模型训练，得到财务关联分析模型；在财务关联分析模型训练过程中，财务新闻特征数据和财务关联特征数据的识别过程为：获取财务新闻特征数据中新闻公告的发布时间线数据；根据发布时间线数据对新闻内容特征数据和新闻传播特征数据进行划分，得到公告划分子集；通过公告划分子集内新闻内容特征数据和新闻传播特征数据的识别；以及公告划分子集之间，新闻内容特征数据和新闻传播特征数据的变化，得到新闻影响特征数据；通过新闻影响特征数据对财务关联特征数据的影响规律，训练得到财务关联分析模型；S50.通过财务关联分析模型对实时新闻数据进行收集和识别，得到财务预测数据。

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