用于主体关系抽取的关系抽取原子 skill,适用于通用行业信息抽取场景。
Scanned 6/6/2026
Install via CLI
openskills install aifinlab/FinClaw---
name: relation-extraction
description: 用于主体关系抽取的关系抽取原子 skill,适用于通用行业信息抽取场景。
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# 关系抽取 Skill
## 数据来源
本 Skill 支持多种金融文本数据输入格式,核心数据来源包括:
### 1. 金融文档类型
- **公告文档**:上市公司公告、重大事项公告
- **合同文档**:贷款合同、担保合同、投资协议
- **报告文档**:研究报告、分析报告、尽职调查报告
- **新闻文档**:财经新闻、行业新闻、公司新闻
### 2. 文本数据格式
- **纯文本格式**:.txt 文件,UTF-8编码
- **结构化文档**:PDF、Word、Excel文档(需预处理为文本)
- **HTML网页**:财经网站页面内容
- **数据库文本字段**:从数据库直接读取的文本内容
### 3. 关系类型
- **股权关系**:持股关系、控股关系、参股关系
- **担保关系**:保证关系、抵押关系、质押关系
- **交易关系**:买卖关系、租赁关系、合作关系
- **关联关系**:关联方关系、关联交易关系
### 4. 数据格式要求
- **文件路径**:本地文件路径或网络文件URL
- **文件编码**:UTF-8、GBK、GB2312等
- **数据完整性**:需要包含完整的关系相关信息
> 说明:本 Skill 不包含数据采集功能,需要用户提供清洗后的文本数据。建议文档包含完整的关系描述,以便进行准确的关系抽取。
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## 功能
本 Skill 提供全面的关系抽取能力,涵盖多种抽取功能:
### 1. 关系类型识别
- **股权关系识别**:识别股权相关关系
- **担保关系识别**:识别担保相关关系
- **交易关系识别**:识别交易相关关系
- **关联关系识别**:识别关联方关系
### 2. 关系主体抽取
- **关系主体识别**:识别关系的参与主体
- **主体角色识别**:识别主体在关系中的角色
- **主体属性提取**:提取主体的相关属性
- **主体归一化**:归一化主体名称
### 3. 关系属性抽取
- **关系类型**:识别关系的具体类型
- **关系强度**:评估关系的强度
- **关系时间**:抽取关系的起止时间
- **关系金额**:抽取关系涉及的金额
### 4. 关系描述抽取
- **关系描述**:抽取关系的详细描述
- **关系条件**:抽取关系的条件和约束
- **关系状态**:识别关系的状态和进展
- **关系影响**:评估关系的影响和后果
### 5. 关系网络构建
- **关系图构建**:构建实体关系图
- **关系路径发现**:发现实体之间的路径
- **关系聚类**:对关系进行聚类分析
- **关系可视化**:可视化关系网络
### 6. 高级处理功能
- **关系去重**:识别和合并相似关系
- **关系验证**:验证关系的准确性
- **关系补全**:补全缺失的关系信息
- **关系预测**:预测潜在的关系
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## 使用示例
### 输出示例
```json
{
"source_info": {
"document_id": "DOC001",
"document_type": "announcement",
"source_file": "announcement.pdf"
},
"relations": [
{
"relation_id": "REL001",
"relation_type": "shareholding",
"relation_subtype": "direct_holding",
"source_entity": {
"type": "company",
"name": "公司A",
"normalized_name": "公司A股份有限公司"
},
"target_entity": {
"type": "company",
"name": "公司B",
"normalized_name": "公司B股份有限公司"
},
"relation_properties": {
"shareholding_ratio": 30.5,
"shareholding_amount": 100000000,
"shareholding_type": "流通股",
"start_date": "2020-01-15",
"end_date": null
},
"relation_description": "公司A持有公司B 30.5%的股份",
"confidence": 0.95,
"evidence": "根据公告,公司A持有公司B 30.5%的股份",
"status": "active"
},
{
"relation_id": "REL002",
"relation_type": "guarantee",
"relation_subtype": "guarantee_obligation",
"source_entity": {
"type": "company",
"name": "公司C",
"normalized_name": "公司C股份有限公司"
},
"target_entity": {
"type": "company",
"name": "公司D",
"normalized_name": "公司D股份有限公司"
},
"relation_properties": {
"guarantee_amount": 50000000,
"guarantee_type": "连带责任保证",
"start_date": "2023-06-01",
"end_date": "2025-06-01"
},
"relation_description": "公司C为公司D提供5000万元连带责任保证",
"confidence": 0.92,
"evidence": "根据担保合同,公司C为公司D提供5000万元连带责任保证",
"status": "active"
}
],
"relation_network": {
"nodes": [
{"id": "公司A", "type": "company"},
{"id": "公司B", "type": "company"},
{"id": "公司C", "type": "company"},
{"id": "公司D", "type": "company"}
],
"edges": [
{
"source": "公司A",
"target": "公司B",
"relation_type": "shareholding",
"weight": 30.5
},
{
"source": "公司C",
"target": "公司D",
"relation_type": "guarantee",
"weight": 50000000
}
]
},
"statistics": {
"total_relations": 2,
"relation_types": ["shareholding", "guarantee"],
"entity_count": 4
}
}
```
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## 注意事项与限制
### 1. 数据质量要求
- 文档需要包含关系相关信息
- 关系描述需要清晰明确
- 实体信息需要准确
### 2. 关系识别准确性
- 明确描述的关系识别准确率较高
- 隐含关系可能需要上下文分析
- 复杂关系可能需要人工分析
### 3. 实体识别准确性
- 标准实体名称识别准确率较高
- 非标准实体名称可能需要归一化
- 实体消歧可能需要额外处理
### 4. 关系类型分类
- 标准关系类型识别准确率较高
- 非标准关系可能需要人工分类
- 关系类型边界可能模糊
### 5. 使用限制
- 本 Skill 不包含关系分析功能
- 抽取结果需要人工复核
- 复杂关系可能需要人工分析
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## 参考资料
- 见 references/ 目录中的相关文档,包括:
- 关系抽取方法手册
- 关系类型分类体系
- 实体归一化指南
- 性能优化指南
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