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龙图腾网获悉武汉理工大学申请的专利一种基于多模态数据融合的金融风险预测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：CN120258951B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202510343420.8，技术领域涉及：G06Q40/00；该发明授权一种基于多模态数据融合的金融风险预测方法是由罗惠麟;夏喆设计研发完成，并于2025-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态数据融合的金融风险预测方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于多模态数据融合的金融风险预测方法，属于人工智能风险预测技术领域，包括S1：对目标公司的财报电话会议进行音频特征向量的提取；S2：对目标公司的财报电话会议进行文本纪要特征向量的提取；S3：使用大语言模型对目标公司的财报电话会议的文本纪要进行总结，得到文本纪要的总结对应的嵌入向量；S4：对目标公司的新闻文本特征提取，得到新闻文本特征向量；S5：对目标公司在目标日期前一段时期内的时序交易数据进行特征提取，得到时序数据的特征向量；S6：获得联合表示向量；S7：将联合表示向量输入多任务学习框架中，进行风险指标预测。本发明预测精度显著提升、全面利用隐性信息，有很好的多任务学习预测能力。

本发明授权一种基于多模态数据融合的金融风险预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态数据融合的金融风险预测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：对目标公司的财报电话会议进行音频特征向量的提取； 步骤S1的具体内容为： S11：使用WenetSpeech预训练语言模型提取财报电话会议音频的嵌入向量，对于经过音频预处理后的一段音频其中表示音频的第i帧，n表示音频中帧的数量，将每一帧音频都转换为向量表示从而获得整段音频Ac的音频嵌入向量 S12：将音频嵌入向量Eac送入多头自注意力模块MHSA，进一步提取音频的特征向量Tac＝MHSAEac； S13：将特征向量Tac送入平均池化层AveragePoolingLayer，得到压缩后的音频特征向量Ta，Ta＝AveragePoolingTac； S2：对目标公司的财报电话会议进行文本纪要特征向量的提取； S3：使用大语言模型对目标公司的财报电话会议的文本纪要进行总结，得到文本纪要的总结对应的嵌入向量； S4：对目标公司的新闻文本特征提取，得到新闻文本特征向量； S5：对目标公司在目标日期前一段时期内的时序交易数据进行特征提取，得到时序数据的特征向量； S6：将得到的音频特征向量、文本纪要特征向量、文本纪要的总结对应的嵌入向量、新闻文本特征向量和时序数据的特征向量进行融合，得到联合表示向量；以及 S7：将联合表示向量输入多任务学习框架中，进行风险指标预测。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人武汉理工大学，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市洪山区珞狮路122号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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