一种基于多尺度循环神经网络的金融舆情分析方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202011578594.6
IPC分类号：G06F16/35;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2020-12-28
申请人：
华南理工大学

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著录项信息

专利名称	一种基于多尺度循环神经网络的金融舆情分析方法
申请号	CN202011578594.6	申请日期	2020-12-28
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-04-30	公开/公告号	CN112732907A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F16/35	IPC分类号	G;0;6;F;1;6;/;3;5;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	华南理工大学	申请人地址	广东省广州市天河区五山路381号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	华南理工大学	当前权利人	华南理工大学
发明人	马千里;林镇溪
代理机构	广州市华学知识产权代理有限公司	代理人	詹丽红

摘要

本发明公开了一种基于多尺度循环神经网络的金融舆情分析方法，包括以下步骤：获取金融文本数据，对数据进行预处理；使用滑动窗口对预处理后的金融文本数据采样得到每个时间步的子序列，将子序列输入组循环神经网络提取文本序列的局部特征表示，通过最大池化操作得到文本序列的显著性特征表示；使用多个不同尺度的滑动窗口提取文本序列不同的显著性特征表示，最后拼接得到序列的多尺度特征表示；将多尺度特征表示输入全连接层和softmax层进行分类。本发明使用不同尺度大小的滑动窗口采样文本子序列，通过组循环神经网络建模不同尺度的局部短语特征，将不同尺度特征融合得到文本的语义特征，进一步提高金融舆情分析的准确率。

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该专利没有引用任何外部专利数据！

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