[发明专利]一种应用于股票新闻领域的态度倾向分析方法与系统在审
| 申请号： | 201710307190.5 | 申请日： | 2017-05-02 |
| 公开（公告）号： | CN107122351A | 公开（公告）日： | 2017-09-01 |
| 发明（设计）人： | 李青峰;朱留锋;荣强;田淑宁;胡楚晗 | 申请（专利权）人： | 灯塔财经信息有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/27 | 分类号： | G06F17/27;G06K9/62 |
| 代理公司： | 深圳市六加知识产权代理有限公司44372 | 代理人： | 严泉玉 |
| 地址： | 430000 湖北省武汉市东西*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种应用于股票新闻领域的态度倾向分析方法，包括根据股票新闻标题的态度倾向属性建立由股票新闻标题构成的初始训练样本集；对初始训练样本集中的各股票新闻标题进行预处理得到处理后训练样本集；建立一个由输入层、中间层以及输出层构成的多层LSTM神经网络，利用处理后训练样本集对神经网络进行训练，得到训练后神经网络模型；利用训练后神经网络模型对待检测股票新闻标题进行态度倾向属性的判别，得到待检测股票新闻标题的态度倾向属性。本发明实现了海量股票新闻的态度倾向性的自动化分析，既提高了标注的效率，也提高了标注的准确率，对于辅助投资决策有重大意义。本发明还提供了相应的应用于股票新闻领域的态度倾向分析系统。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 应用于 股票 新闻 领域 态度 倾向 分析 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种应用于股票新闻领域的态度倾向分析方法，其特征在于，所述方法包括：根据股票新闻标题的态度倾向属性建立由股票新闻标题构成的初始训练样本集，所述态度倾向属性包括正面、中性以及负面，所述初始训练样本集中包括正面、中性以及负面三个初始训练样本子集；对所述初始训练样本集中的各股票新闻标题进行预处理得到处理后训练样本集，所述预处理包括分词、数字化以及向量补齐，所述处理后训练样本集包括具有相同维度的用于表示各股票新闻标题的数字向量；建立一个由输入层、中间层以及输出层构成的多层LSTM神经网络，利用处理后训练样本集对所述神经网络进行训练，得到训练后神经网络模型；利用所述训练后神经网络模型对待检测股票新闻标题进行态度倾向属性的判别，得到所述待检测股票新闻标题的态度倾向属性。
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