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申请/专利权人：江西财经大学

摘要：本发明提出一种股市新闻自动生成方法、系统及存储介质，该方法结合预设描述规则和神经网络技术的特点，充分发挥各自技术的优势，使用预设描述规则的方式生成股市新闻中相对固定的表述，而使用深度神经网络技术来生成股市新闻中的走势描述。具体来说，使用预设描述规则的方式生成股市开盘描述文本与收盘描述文本，使用深度神经网络模型生成股市早盘描述文本、午后描述文本以及尾盘描述文本。在使用神经网络模型前，本发明通过数据预处理充分发掘时间序列数据的隐藏信息以获得涨幅序列、趋势序列、区间涨幅序列和辅助描述数据，通过使用这些数据替代原始时间序列数据作为模型的输入，极大地降低了模型的计算复杂度。

主权项：1.一种股市新闻自动生成方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤一、根据预设描述规则的方式生成股市开盘描述文本与收盘描述文本；开盘描述文本对应的预设描述规则为：当判断到开盘涨跌幅A在区间-∞，-0.7％，则为大幅低开；当判断到开盘涨跌幅A在区间[-0.7％，-0.25％，则为低开；当判断到开盘涨跌幅A在区间[-0.25％，0，则为微幅低开；当判断到开盘涨跌幅A等于0，则为平开；当判断到开盘涨跌幅A在区间0，0.25％]，则为微幅高开；当判断到开盘涨跌幅A在区间0.25％，0.7％]，则为高开；当判断到开盘涨跌幅A在区间0.7％，+∞]，则为大幅高开；收盘描述文本对应的预设描述规则为：收盘描述文本表示为“收盘涨跌F％，报收G点”，其中F表示收盘涨跌幅描述数值，G表示收盘价格描述数值；步骤二、使用深度神经网络模型生成早盘描述文本、午后描述文本以及尾盘描述文本：辅助序列生成：生成辅助序列，所述辅助序列包括涨幅序列、趋势序列以及区间涨幅序列，其中所述涨幅序列用于反应指数价格时间序列当时价格与前一天收盘价的相对涨跌幅，所述趋势序列用于反应时间序列的波动过程的缓急与持续情况，所述区间涨幅序列用于反应在早盘、午后和尾盘三个区间的相对走势；辅助描述序列生成：所述辅助描述序列包括涨跌幅描述以及最大值最小值描述；将所述辅助序列以及所述辅助描述序列输入至深度神经网络模型中进行计算得到早盘描述文本、午后描述文本以及尾盘描述文本；步骤三、将开盘描述文本、收盘描述文本、早盘描述文本、午后描述文本以及尾盘描述文本进行合并，组合得到完整新闻。

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