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
7.2. 缓存机制
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
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
