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申请/专利权人：浙商证券股份有限公司
摘要：本发明公开一种金融舆情相似度概率预测方法、系统及装置，方法包括：获取舆情相关数据，将符合预设条件的舆情相关数据构建数据样本集；构建多个第一相似度预训练模型并进行训练及验证，得到多个第一相似度模型；通过第一相似度模型对待测舆情相关数据进行预测得到预测结果得到最佳权重，进而得到初始相似度模型；通过初始相似度模型对无标签的待测舆情相关数据进行预测得到伪相似标签；将真实标签及伪相似标签划分训练集及验证集，得到相似度概率预测模型；对待舆情相关数据的相似度概率进行预测得到预测结果。本申请通过深度学习最大程度上让模型学习到样本集中所有的特征信息。进而能够优化训练过程中标签集的划分规则，提升模型的学习效果。
主权项：1.一种金融舆情相似度概率预测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取舆情相关数据，将符合预设条件的舆情相关数据构建数据样本集，其中，数据样本集中每个样本被标注真实标签；构建多个第一相似度预训练模型，通过数据样本集对多个第一相似度预训练模型进行训练及验证，得到多个第一相似度模型；通过第一相似度模型对待测舆情相关数据进行预测得到预测结果，通过预测结果得到每个第一相似度模型的最佳权重，基于最佳权重将每个第一相似度模型进行集成得到初始相似度模型；通过初始相似度模型对无标签的待测舆情相关数据进行预测，得到伪相似标签；构建相似度概率预测预训练模型，将真实标签及伪相似标签划分训练集及验证集，基于训练集及验证集对相似度概率预测预训练模型进行训练及验证，进而得到相似度概率预测模型；通过相似度概率预测模型对待舆情相关数据的相似度概率进行预测，得到预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙商证券股份有限公司 金融舆情相似度概率预测方法、系统及装置
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