需将非结构化财报转为结构化数据，方法包括：一、OCR+规则引擎解析扫描版PDF；二、LayoutParser识别语义区块提升定位精度；三、微调BERT做财务NER联合识别；四、LLM提示工程实现零样本抽取。
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 免费无限量使用 DeepSeek R1 模型☜☜☜
如果您希望借助AI技术从公司财报中快速提取关键财务数据，则需要将非结构化的PDF或HTML格式财报转化为机器可读的结构化信息。以下是实现此目标的具体方法：
一、基于OCR与规则引擎的文本解析
该方法适用于扫描版PDF财报，先通过光学字符识别（OCR）还原文字内容，再结合财务术语词典与正则表达式匹配关键字段。其核心在于建立财报固定布局认知与科目名称映射关系。
1、使用PaddleOCR或Tesseract对财报PDF每页执行高精度文字识别，输出带坐标的文本块。
2、定位“合并资产负债表”“利润表”等标题区域，依据字体大小、居中程度与相邻空行判断表格起始位置。
3、在识别文本中搜索“营业收入”、“净利润”、“总资产”、“应收账款”等预设关键词，向后截取首个数值字段（支持中文数字、逗号分隔、单位缩写如“万元”）。
4、对截取数值执行标准化清洗：移除非数字字符，按单位统一换算为“元”，保留小数位数与原始财报一致。
二、基于LayoutParser的文档结构理解
该方法利用深度学习模型识别财报中的语义区块，区分标题、表格、段落、脚注，从而提升字段定位准确率，尤其适用于多栏排版或嵌套表格的年报。
1、加载预训练的LayoutParser模型（如PubLayNet权重），对财报PDF每页图像进行元素检测。
2、筛选类型为“Table”的检测框，调用TableTransformer模型提取其中的行列结构与单元格文本。
3、遍历表格第一列与首行，匹配“流动资产合计”、“营业成本”、“少数股东损益”等会计科目名称，定位对应行/列交叉单元格。
4、提取该单元格内全部文本，去除括号备注、星号脚注标记，仅保留主数值及符号（如“-12,345.67”）。
三、基于微调BERT的命名实体识别
该方法将财报全文作为输入序列，通过领域适配的财务NER模型直接标注出数值型实体及其所属财务指标类别，无需依赖固定模板或表格结构。
1、使用FinBERT或Chinese-BERT-wwm-ext，在沪深交易所年报语料上继续微调，任务类型设为“财务指标-数值”联合识别。
2、将财报纯文本按512字符滑动窗口切分，送入模型获取每个token的标签（如B-Revenue、I-Revenue、B-NetProfit）。
3、合并连续标签序列，提取完整指标名与紧邻其后的数值token组，例如识别出“归属于母公司所有者的净利润”后紧跟“1,892,456,321.88”。
4、对同一指标在不同章节（如管理层讨论、附注、主表）出现的多个数值，依据上下文优先级选取主表数值作为最终结果。
四、基于LLM提示工程的零样本抽取
该方法不依赖训练数据，通过设计结构化提示词引导大语言模型理解财报逻辑并执行指令式抽取，适合快速适配新格式或非标披露文件。
1、构造系统提示：“你是一名资深财务分析师，请严格按JSON格式输出以下字段：营业收入、营业成本、销售费用、管理费用、研发费用、净利润、经营活动现金流净额。”
2、拼接财报关键章节文本（含‘管理层讨论’‘合并利润表’‘现金流量表’三部分），限制总长度不超过4096 token。
3、在用户提示中明确要求：“仅输出JSON，不得添加解释、注释、省略号或额外字段；若某项未披露，对应值填null；数值必须与原文完全一致，包括小数位与单位符号。”
4、调用Qwen2-72B-Instruct或DeepSeek-VL-7B，设置temperature=0.01确保输出确定性，解析返回JSON中的"NetProfit": "32,567,890.12"等键值对。
