基于自然语言处理的情绪分析方法、装置以及存储介质

    公开(公告)号:CN117875330B

    公开(公告)日:2024-09-03

    申请号:CN202311812513.8

    申请日:2023-12-26

    Abstract: 本申请公开了一种基于自然语言处理的情绪分析方法、装置以及存储介质。方法包括:获取与指定目标相关的多个新闻数据,其中新闻数据包括新闻文本信息以及相应的至少一个评论文本信息;确定与新闻数据对应的情绪特征信息,其中情绪特征信息包括:根据相应新闻文本信息确定的新闻情绪信息、根据相应评论文本信息确定的第一评论情绪信息以及新闻文本信息与相应的评论文本信息之间的相似交互度信息,其中相似交互度信息能够反映新闻文本信息与相应的评论文本信息之间的相似程度;根据多个新闻数据的情绪特征信息,构建相应的情绪信息矩阵;以及基于情绪信息矩阵,利用预先设置的基于变分自编码器的第一情绪分析模型,确定与指定目标对应的情绪信息。

    基于数据异步处理的企业异常监控方法、装置及存储介质

    公开(公告)号:CN117196651A

    公开(公告)日:2023-12-08

    申请号:CN202311002193.X

    申请日:2023-08-09

    Abstract: 本申请公开了一种基于数据异步处理的企业异常监控方法、装置及存储介质。其中,方法包括:通过数据异步处理的方式,确定与多个企业的预定指标相关的企业数据信息、第一特征信息、第二特征信息、企业相关性信息以及企业异常信息,并将所确定的信息存入不同的数据存储层中;确定与查询请求对应的多个采样日;以及确定需要监控的关键企业以及指示异常传播的时间路径的关键异常传导路径。解决了无法准确分析异常企业对其他关联企业造成的影响,并且通过人力搜集材料分析异常企业对企业状态的影响,确定容易受影响的企业、异常传导路径以及实时变化的企业状态等操作,准确率低以及效率低下,以及无法快速反馈数据分析结果的问题。

    一种基于多特征指标的股票趋势预测方法

    公开(公告)号:CN114692944A

    公开(公告)日:2022-07-01

    申请号:CN202210134400.6

    申请日:2022-02-14

    Abstract: 一种基于多特征指标的股票趋势预测方法,包括:获取股票历史数据与技术指标数据集、股吧评论数据集和新闻文本数据集;分别按不同预设规则对股票历史数据与技术指标数据集、股吧评论数据集和新闻文本数据集进行处理,分别得到处理后的股票历史数据与技术指标数据集、投资者情绪指数和新闻情绪数量指标指数;将处理后的股票历史数据与技术指标数据集、投资者情绪指数和新闻情绪数量指标指数作为输入,输入到AT‑LSTM模型,对股票趋势进行预测。本发明针对股票趋势预测难题,通过SKEP情感分析技术,提出了加权情绪指数的构建方法,并制定了新闻分类的准则,提升了现阶段股票趋势预测的准确率。

    基于数据异步处理的企业异常监控方法、装置及存储介质

    公开(公告)号:CN117196651B

    公开(公告)日:2024-05-03

    申请号:CN202311002193.X

    申请日:2023-08-09

    Abstract: 本申请公开了一种基于数据异步处理的企业异常监控方法、装置及存储介质。其中,方法包括:通过数据异步处理的方式,确定与多个企业的预定指标相关的企业数据信息、第一特征信息、第二特征信息、企业相关性信息以及企业异常信息,并将所确定的信息存入不同的数据存储层中;确定与查询请求对应的多个采样日;以及确定需要监控的关键企业以及指示异常传播的时间路径的关键异常传导路径。解决了无法准确分析异常企业对其他关联企业造成的影响,并且通过人力搜集材料分析异常企业对企业状态的影响,确定容易受影响的企业、异常传导路径以及实时变化的企业状态等操作,准确率低以及效率低下,以及无法快速反馈数据分析结果的问题。

    基于自然语言处理的情绪分析方法、装置以及存储介质

    公开(公告)号:CN117875330A

    公开(公告)日:2024-04-12

    申请号:CN202311812513.8

    申请日:2023-12-26

    Abstract: 本申请公开了一种基于自然语言处理的情绪分析方法、装置以及存储介质。方法包括:获取与指定目标相关的多个新闻数据,其中新闻数据包括新闻文本信息以及相应的至少一个评论文本信息;确定与新闻数据对应的情绪特征信息,其中情绪特征信息包括:根据相应新闻文本信息确定的新闻情绪信息、根据相应评论文本信息确定的第一评论情绪信息以及新闻文本信息与相应的评论文本信息之间的相似交互度信息,其中相似交互度信息能够反映新闻文本信息与相应的评论文本信息之间的相似程度;根据多个新闻数据的情绪特征信息,构建相应的情绪信息矩阵;以及基于情绪信息矩阵,利用预先设置的基于变分自编码器的第一情绪分析模型,确定与指定目标对应的情绪信息。

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