[发明专利]基于LSTM的金融新闻倾向性分析方法在审
| 申请号： | 201811566674.2 | 申请日： | 2018-12-21 |
| 公开（公告）号： | CN109614490A | 公开（公告）日： | 2019-04-12 |
| 发明（设计）人： | 吕学强;董志安;游新冬 | 申请（专利权）人： | 北京信息科技大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F16/36 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100192 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于LSTM的金融新闻倾向性分析方法，包括：基于百度百科查询和公司名与公司代码映射进行公司名识别；使用doc2vec模型比较句子与标题相似度，同时综合考虑句子位置、领域动词、公司名信息进行关键句群提取；使用word2vec和TFIDF表示句子，使用LSTM模型对关键句群进行分类。本发明在公司名识别方法中加入百度百科查询作为识别的一个因素，效果更优且扩展性更好，解决了因产品过多而误判为非公司名的问题，关键句群抽取引入doc2vec模型，提高了相似度计算准确度，在表示句子时，使用Word2vec训练文本，同时引入TFIDF方法，充分利用了文本上下文的信息和词在文本的重要程度，可以取得很好的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 句子 倾向性分析 金融新闻 名识别 文本上下文 相似度计算 扩展性 准确度 查询 公司代码 模型比较 训练文本 综合考虑 误判 引入 相似度 映射 抽取 文本 分类 | ||
【主权项】：
1.一种基于LSTM的金融新闻倾向性分析方法，其特征在于，包括：识别公司名、抽取关键句群、基于LSTM对关键句群进行倾向性分析。
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