金融年报智能分析系统
案例介绍
**本人参与核心问答系统设计、数据处理、模型微调及评测优化。**
采用 Python、Qwen2、PyTorch 等技术，设计大小模型协同架构，通过 P-Tuning 微调多个 7B 领域模型，分别完成意图识别、NL2SQL 和关键信息抽取，再结合 Qwen-32B 模型完成综合分析与自然语言回答。
针对 PDF 中复杂的财务表格，使用 Camelot 进行表格提取和结构化处理，并根据问题类型设计数值正确性、关键词和答案相似度等评测指标。
最终实现多种金融问答与分析能力，项目内部评测问答成功率达到 **87%**，适用于金融报告分析、企业文档智能检索和行业知识库等场景。
金融年报智能分析系统
案例介绍
基于 **10,000+ 份 A 股上市公司年报 PDF**，开发金融文档智能问答与数据分析系统，支持上市公司信息查询、财务统计分析及开放式金融问题解答。
**本人参与核心问答系统设计、数据处理、模型微调及评测优化。**
采用 Python、Qwen2、PyTorch 等技术，设计大小模型协同架构，通过 P-Tuning 微调多个 7B 领域模型，分别完成意图识别、NL2SQL 和关键信息抽取，再结合 Qwen-32B 模型完成综合分析与自然语言回答。
针对 PDF 中复杂的财务表格，使用 Camelot 进行表格提取和结构化处理，并根据问题类型设计数值正确性、关键词和答案相似度等评测指标。
最终实现多种金融问答与分析能力，项目内部评测问答成功率达到 **87%**，适用于金融报告分析、企业文档智能检索和行业知识库等场景。
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