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一种针对财经文本情感倾向分类的深度学习模型融合方法

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本发明公开了一种针对财经文本情感倾向分类的深度学习模型融合方法，包括以下步骤：S1：获取新闻直播网站发布的历史财经新闻信息；S2：基于已经获取的历史财经新闻信息，在现有财经词典的基础上，构建新的财经词典；S3：用新构建的财经词典，建立新的财经新闻数据集；S4：分别构建利用深度学习方法，用于财经文本情感倾向分类的三个神经网络模型；S5：采用集成学习中bagging的方式，完成对深度神经网络分类模型的训练，得到一种集成多模型财经文本情感倾向分类器。本发明通过自主采集财经新闻信息，构建新的财经词典，建立新的财经文本数据集，集成训练三个神经网络模型，完成集成多模型财经文本情感倾向分类器的构建工作。

著录项

公开/公告号CN115526174A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-12-27

原文格式PDF
申请/专利权人电子科技大学;
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申请/专利号CN202211256290.7
发明设计人武畅;王宏;
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申请日2022-10-12
分类号G06F40/289;G06F40/242;G06F16/951;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;
代理机构
代理人
地址 610000 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号
入库时间 2023-06-19 18:06:33

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2022-12-27

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