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[发明专利]一种基于预训练微调的跨领域方面级情感分类方法-CN202310808016.4在审
发明人：赵传君;武美龄;孙绪壮;康璐 -专利权人：山西财经大学
申请日： 2023-07-04 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于预训练微调策略的跨领域方面级情感分类方法。在跨领域方面级情感分类任务中，针对目标领域细粒度标注数据的稀缺性，提出了一种基于预训练微调策略的跨领域方面级情感分类方法，将预训练微调策略应用于为方面级情感分类设计的基于注意编码的图卷积网络模型。在预训练阶段，利用源领域细粒度标注数据预训练基于注意编码的图卷积网络模型，保存模型性能达到最优时的参数。在微调阶段，基于微调策略初始化目标领域模型的参数，然后使用目标领域标注数据微调基于注意编码的图卷积网络模型。实验结果表明，本发明提出的方法优于基线方法，有效提高了跨领域方面级情感分类效果。
一种基于训练微调领域方面情感分类方法

[发明专利]一种基于投资者情绪和数值数据的股票价格指数预测方法-CN202210854108.1在审
发明人：赵传君;刘金峰;武美龄 -专利权人：山西财经大学
申请日： 2022-07-13 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06Q40/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于投资者情绪和数值数据的股票价格指数预测方法。首先，爬取沪深300指数相关数据，获得收盘价数值和股吧评论文本数据，对数据进行预处理。并构建金融领域特定情感词典，进而对预处理后的文本数据进行情感分析并做量化处理后获得投资者情绪指标。其次，构建基于投资者情绪和数值数据的股票价格指数预测模型，利用模型对沪深300指数最后20天的收盘价数据进行预测，对预测结果反归一化后进行比较和可视化。最后，设计实现了股票价格指数预测系统。实验验证了本发明提出的股票价格指数预测模型的准确度相对较高，加入基于股吧评论的投资者情绪指标提高了股票价格预测的准确度。
一种基于投资者情绪数值数据股票价格指数预测方法

[发明专利]一种基于句法结构迁移和领域融合的跨领域情感分类方法-CN202211591620.8在审
发明人：赵传君;申利华;上官学奎;王彦婕;马瑾男;陆文瑞;刘东航;王志文;武美龄 -专利权人：山西财经大学;山西省信息产业技术研究院有限公司
申请日： 2022-12-12 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明属于自然语言处理情感分析技术领域，具体涉及一种基于句法结构迁移和领域融合的跨领域情感分类方法，基于句法结构迁移和领域融合的跨领域情感分类总体框架；依存句法递归神经网络模型；跨领域模型参数迁移策略；源领域网络到目标领域网络的参数预训练和微调；跨领域融合策略；领域联合学习和优化过程。本发明提出了一种基于句法结构迁移和领域融合的跨领域情感分类方法，具体设计一种新的可迁移的依存句法递归神经网络模型，通过句法结构迁移有效地迁移跨领域结构信息；在递归神经网络层和Softmax层之间加入了领域融合层，通过约束源领域和目标领域的分布，以领域融合的方式实现最大化源领域和目标领域情感信息之间的共享。
一种基于句法结构迁移领域融合情感分类方法