MinerU/zhch/annual_report_kg_solution.md

年报PDF知识图谱生成方案

1. 系统架构

年报PDF → MinerU → 结构化数据 → 知识图谱

2. 处理步骤

2.1. 数据提取阶段

• 使用MinerU工具包处理PDF文件
• 提取文本、表格、图像等内容
• 生成结构化的JSON数据

2.2. 知识抽取阶段

• 从结构化数据中提取实体
• 识别实体间的关系
• 构建初步的知识图谱

2.3. 知识融合阶段

• 对实体进行聚类和消歧
• 补充实体属性信息
• 完善关系网络

3. 实体类型定义

3.1. 核心实体

• 公司: 年报主体公司
• 章节: 年报各部分内容
• 财务指标: 关键财务数据
• 业务板块: 公司主要业务领域
• 管理层: 公司高管人员
• 时间节点: 年度、季度等时间信息

3.2. 辅助实体

• 表格: 财务数据表格
• 图像: 图表、照片等
• 公式: 数学公式和计算方法

4. 关系类型定义

4.1. 结构关系

• HAS_SECTION: 公司包含章节
• HAS_TABLE: 章节包含表格
• HAS_IMAGE: 章节包含图像

4.2. 业务关系

• BELONGS_TO: 业务板块属于公司
• REPORTS: 公司报告财务指标
• MANAGES: 管理层管理公司

5. 技术实现

5.1. 数据处理流程

# 伪代码
def process_annual_report(pdf_path):
    # 1. 使用MinerU处理PDF
    structured_data = mineru.process(pdf_path)
    
    # 2. 提取实体和关系
    entities, relations = extract_knowledge(structured_data)
    
    # 3. 构建知识图谱
    knowledge_graph = build_kg(entities, relations)
    
    return knowledge_graph

5.2. 实体识别

• 使用规则匹配识别财务指标
• 使用命名实体识别识别公司名、人名等
• 使用模板匹配识别时间信息

5.3. 关系抽取

• 基于位置关系抽取（如表格在某个章节中）
• 基于语义关系抽取（如"营业收入"属于"财务数据"）
• 基于格式关系抽取（如粗体文字可能是标题）

6. 输出格式

6.1. 知识图谱JSON格式

{
  "entities": [
    {
      "id": "entity_1",
      "type": "company",
      "name": "中国黄金",
      "properties": {
        "stock_code": "600916",
        "industry": "有色金属"
      }
    }
  ],
  "relations": [
    {
      "source": "entity_1",
      "target": "entity_2",
      "type": "reports",
      "properties": {
        "year": "2022",
        "value": "1000000000"
      }
    }
  ]
}

6.2. 可视化格式

• 支持Graphviz DOT格式
• 支持GML格式
• 支持CSV格式（节点和边分别存储）

7. 性能优化

7.1. 并行处理

• 多进程处理不同页面
• GPU加速模型推理

7.2. 缓存机制

• 缓存已处理的页面结果
• 增量更新知识图谱

8. 部署方案

8.1. 本地部署

• Docker容器化部署
• 支持Mac、Linux、Windows系统

8.2. 云部署

• 支持阿里云、腾讯云等云平台
• 支持Kubernetes集群部署

9. 扩展功能

9.1. 多语言支持

• 支持中英文年报处理
• 支持其他语言的适配

9.2. 多格式输入

• 支持PDF、Word、HTML等格式
• 支持扫描版PDF的OCR处理

9.3. 智能分析

• 自动生成年报摘要
• 财务数据趋势分析
• 异常数据检测