【摘 要】
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基于机构研报及其持股周期性的行为预测研究属于比较新兴的研究领域。本文基于随机森林和自然语言分析构建机构行为预测系统。研报研究的要点为自然语言理解,以及诸多交叉学
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基于机构研报及其持股周期性的行为预测研究属于比较新兴的研究领域。本文基于随机森林和自然语言分析构建机构行为预测系统。研报研究的要点为自然语言理解,以及诸多交叉学科。自然语言处理的核心是对文本特征的研究,其主要包括分词和文本分类。由于CoreNLP具有强大的语法解析功能,随机森林具有良好的精准性和鲁棒性,它们能为本文预测模型的实现提供很好的基础,所以本文通过使用CoreNLP分词工具对研报进行分词以及随机森林分类器对机构研报进行分类。本文的预测模型在通过大量的研报数据训练和验证后,准确率可达72%。本文所研究内容可为基于机器学习方法的金融研报数据分析提供有力的支持。
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