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基于资讯信息分析的投资策略确定方法及装置 

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申请/专利权人:中国银行股份有限公司

摘要:本发明提供了一种基于资讯信息分析的投资策略确定方法及装置,可用于大数据技术领域,该方法包括:在获取到资讯信息后,将资讯信息的题目输入至实体识别模型,识别出资讯信息中的实体对象;将资讯信息的题目输入至情感分类模型,获得咨询信息的情感分类;基于识别出的实体对象搜索资讯信息库,获得第一时长内的历史资讯信息及对应的情感分类;基于所述资讯信息的情感分类和所述历史资讯信息的情感分类,确定对所述实体对象的投资策略。本发明可以基于资讯信息分析的投资策略确定方法,用以实现对资讯信息进行全面分析,从而确定投资策略。

主权项:1.一种基于资讯信息分析的投资策略确定方法,其特征在于,包括:在获取到资讯信息后,将资讯信息的题目输入至实体识别模型,识别出资讯信息中的实体对象;将资讯信息的题目输入至情感分类模型,获得咨询信息的情感分类;基于识别出的实体对象搜索资讯信息库,获得第一时长内的历史资讯信息及对应的情感分类;基于所述资讯信息的情感分类和所述历史资讯信息的情感分类,确定对所述实体对象的投资策略;其中,实体识别模型采用NER模型;所述实体识别模型的训练步骤包括:构建银行相关的实体字典文件;银行相关的实体字典文件包括银行工作人员关心的公司机构名、客户人名,组织机构名;为了得到更加准确的分词效果和命名实体识别效果,采用人工构建实体字典文件;基于stanfordner方法对实体字典文件的格式进行处理,获得.tsv格式的文档;基于所述.tsv格式的文档训练NER模型,生成训练好的NER模型;其中,基于stanfordner方法对实体字典文件的格式进行处理,获得.tsv格式的文档,包括:将实体字典文件中的训练数据设置为第一列是对象名,包括:公司名或者人名,第二列为该对象的标记,第一列与第二列之间用tab分隔,最后形成.tsv格式的文档;配置standfordner的属性文件;在训练时,在standfordner系统中,应用standfordner的属性文件的参数,输入.tsv格式的文档,执行运行训练模型的命令,生成NER模型;在训练好NER模型后,可将资讯信息的题目输入至实体识别模型,识别出资讯信息中的实体对象,该实体对象可添加至实体字典文件,以重新训练NER模型,使得NER模型逐步精确;其中,基于识别出的实体对象搜索资讯信息库,获得第一时长内的历史资讯信息及对应的情感分类,包括:第一时长根据实际情况设定,将实体对象作为关键词搜索资讯信息库,得到资讯信息,在识别资讯信息的题目的实体对象后,已经对资讯信息建立索引,并且还有正、负情感判断,帮助银行工作人员判断公司和客户的信用评级,以及公司和客户是否可以作为投资对象进行投资;如果银行工作人员想看详细的资讯信息,点击资讯题目,打开整条资讯信息;资讯信息及历史资讯信息以资讯信息识别出的实体对象为索引,放入咨询信息库,便于使用和展示;展示时,通过设计可视化界面,通过表格、柱形图、饼图进行实体对象、咨询信息、情感分类的展示。

全文数据:

权利要求:

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