基于机器学习算法识别负面金融资讯的方法和装置
基本信息
| 申请号 | CN201910789700.6 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN110516242A | 公开（公告）日 | 2019-11-29 |
| 申请公布号 | CN110516242A | 申请公布日 | 2019-11-29 |
| 分类号 | G06F17/27;G06F16/35;G06K9/62;G06N3/04;G06N20/00;G06Q40/02 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 陈万康;杨晓倩 | 申请（专利权）人 | 北京君佑科技技术有限责任公司 |
| 代理机构 | 北京金言诚信知识产权代理有限公司 | 代理人 | 北京亚联之星信息技术有限公司 |
| 地址 | 100088 北京市海淀区花园路街道马甸路2号冠海大厦12层 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明涉及一种基于机器学习算法识别负面金融资讯的方法，包括获取待判断的金融资讯文本，对待判断的金融资讯文本进行句子的拆分；根据拆分的所有句子，运用预构建的算法模型一，对所有句子进行向量化处理，得到所有句子的负面或非负面分类结果；根据所有句子的负面或非负面分类结果，运用预构建的算法模型二，得到待判断的金融资讯文本是否为负面的判断结果。算法模型一和算法模型二是基于机器学习算法所构建的，通过利用机器学习算法分析以自然语言描述的金融资讯文本，以判断文本所反映的情绪是否为负面；这样既能够通过计算机实现大体量资讯的处理，同时又能够通过预构建的算法模型更准确判断资讯文本是否为负面。 |
