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# Global Sensitive Statement Detector 这是一个基于**公网可查数据**的 Skill，用于对某个上市企业的公告、年报、业绩预告等公开文本进行**敏感表述识别**，并结合法律法规给出规则化校验结果。 默认示例企业：**立讯精密工业股份有限公司（002475.SZ）**。 ## 数据来源 本 Skill 默认使用以下公开来源： 1. 法律法规与监管规则 - 中国证监会法规正文：《中华人民共和国证券法》信息披露要求。 - 中国证监会：《上市公司信息披露管理办法》。 - 深圳证券交易所：《深圳证券交易所上市公司自律监管指南第2号——公告格式（2025年修订）》。 2. 上市公司公开文本 - 巨潮资讯网/公开披露 PDF：立讯精密 2025 年半年度报告全文。 - 巨潮资讯网/公开披露 PDF：立讯精密 2025 年半年度业绩预告。 3. 数据抓取方式 - `script/fetch_public_data.py` 支持从公开 URL 抓取 HTML 或 PDF 文本。 - PDF 通过 `pypdf` 提取文本，适合年报、公告、业绩预告等标准披露文件。 ## 功能 1. **法规基线加载** - 内置与信息披露真实性、准确性、完整性、简明性相关的法规基线。 - 将规则映射到可解释的法律依据，便于复核。 2. **敏感表述识别** - 识别绝对化/保证性表述。 - 识别预测性表述，如“预计”“有望”“预期”“可能”等。 - 识别重大事项/重大风险触发词。 - 识别“未经审计”“初步测算”“待确认”“以正式披露为准”等边界性表述。 - 辅助识别预测类表述是否缺少同句风险限定。 3. **结果输出** - 输出 JSON 结果，便于后续系统接入。 - 输出 Markdown 报告，便于人工审阅。 - 输出汇总风险分值和风险等级（低/中/高）。 4. **公开数据抓取** - 一键抓取法规与示例企业公开文本。 - 输出 `manifest.json` 记录来源与保存路径。 ## 使用示例 ### 1）安装依赖 ```bash pip install -r requirements.txt ``` ### 2）抓取公开法规和示例企业文本 ```bash python script/fetch_public_data.py --out-dir fetched_data ``` ### 3）运行内置示例 ```bash python script/run_demo.py ``` ### 4）对自有公开文本做识别 先准备一个 UTF-8 文本文件，例如 `my_notice.txt`，然后执行： ```bash python script/sensitive_statement_detector.py my_notice.txt --json-out report.json --md-out report.md ``` ## 交易说明 1. 本 Skill 主要服务于**上市公司公开文本合规筛查、公告复核、投研预审、法务辅助检查**等场景。 2. 输出结果是**规则化识别结果**，不构成行政处罚结论、律师正式法律意见或投资建议。 3. 识别到“敏感表述”不等于违法；其含义是：该表述在法规语境下**更值得二次复核**。 4. 如将识别结果用于交易、投资或重大决策，建议结合： - 原始公告全文 - 公司后续补充披露 - 交易所问询/监管函 - 律师、会计师或合规人员专业判断 5. 公网源站可能更新页面结构、下线旧文件或更换 URL，实际使用时应对抓取逻辑做容错处理。 ## License - 本 Skill 自编代码采用 **MIT License**。 - 法律法规文本、交易所规则和上市公司公告来自其各自公开来源；使用者应自行遵守对应网站的使用条款、版权声明和引用规范。