在金融的世界里，信息浩瀚如云海，相信每位金融从业者都有过信息过剩的烦恼，面对着大量的上市公司公告、财报、研报，新闻…，个人精力似乎总是不够。现今信息和数据是如此地高速膨胀，我们似乎需要一种更为高效的信息处理方式。
数据经过挖掘、加工处理之后，就能够成为人们所需要的信息。借助技术的力量，从海量数据中提取有用信息，识别其中蕴藏的模式、规律和相关关系，则是一种人类认识世界的新方式。
例如，在上市公司财报中蕴藏着大量的人工总结，其中包括大量的因果关系。因果关系的识别可以帮助我们了解事件之间的来龙去脉，获取事件的演化关系，有助于预测和决策。而基于这种认识，文因互联的工程师王爽利用NLP技术，对上市公司的年报进行了一次因果关系的抽取的实验。
接下来，就让我们来看看，在一份上市公司的年报中的一个抽取结果项目（下图为代码展示）：
- 【raw_text】表示原始的表示因果关系的句子
- 【title_path】表示的是这句话位于文档中的位置
- 【financial_term】表示的是财务项目
- 【trend】表示的是该项目的变化趋势
- 【amplitude】表示的是该项目的变换幅度
- 【cause】表示的是该项目的变化原因
通过这样的提取工作，我们能够在短短的几分钟之内就可得知一份厚厚的年报中关键的“因果关系”信息。从实现角度来说，要想从年报中提取这些字段，则具体是两步走：
1 找出表示因果关系的句子
计算机当然不会知道我们关心的是哪些句子，而为了让计算机知道我们的想法，则必须告诉他一些特征。因此，首先要人工分析一些年报，找到表示因果关系句子的模式。比方说上图中的例子就是“XXX主要是因为XXX”这种模式，而类似的模式还有很多。在找到所有这些模式之后，计算机就可以对公司年报进行遍历搜索，取出所有符合这些模式的句子。
这中间主要的难点就是模式的松紧程度。如果我们提出的模式比较宽松，那么最终会找出许多不想要的句子；而如果提出的模式比较精细，那么又会丢失掉一些因果句子，准确度和覆盖度不可兼得。在调整了很多轮之后，才算得到一个合适的折中效果。
2 将句子切分为关心的字段
一旦找到这些表示因果关系的句子，下一步就是将其分解为关心的字段。这其实就是一个知识提取的过程，具体的算法就暂且不表。
相比上一步，这一步最大的麻烦是有很多信息噪音，会有许多不是财务项目的字段提取出来。
为了让我们的财务指标比较准确，在这里我们采取了白名单过滤噪音的办法。让专业金融支持团队人工建立了一个财务项目白名单，只有当字段中出现这些财务项目时，才会对其提取保存。在过滤了这些噪音之后，最终的效果还是很令人满意。
一份年报中，会出现数个甚至数十个这样的抽取结果，而随着报告的数量上升，在海量的数据供给下，在利用先进的算法将这些数据进行进一步的处理和挖掘，则机器智能开始显现。人们生活中依靠常识性思维判断的知识被计算机系统所“知晓”，甚至推理出由人类思维所无法达到的深层因果关系，使人们进一步明确事物间的引起与被引起作用，有利把控事物间的不利影响。
如果你想查看我们具体的抽取结果，可以在关注我们的公众号之后，发送“年报因果抽取”关键字即可获得文件下载链接。
如果你有更多关于对上市公司公开信息中的因果关系抽取有想法，无论是技术改进还是应用层面的思路，我们都欢迎在文章下方进行留言，也可以发送邮件至contact@memect.co 进行更深度的交流。
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