【摘 要】
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随着互联网的高速发展,金融行业的业务模式也随之发生着改变。为了更好地满足年轻代的用户需求,传统金融行业巨头纷纷进军互联网投资理财领域,互联网催生了诸如东方财富、同花顺、雪球财经等互联网证券门户和社区。股民们倾向于在互联网证券社区表达自己对市场的观点,并通过各种互联网渠道搜索信息制定交易策略,产生了海量观点鲜明的文本数据。研究对金融文本数据的分析方法具有重要的商业价值。本文在研究金融文本分析方面做了
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随着互联网的高速发展,金融行业的业务模式也随之发生着改变。为了更好地满足年轻代的用户需求,传统金融行业巨头纷纷进军互联网投资理财领域,互联网催生了诸如东方财富、同花顺、雪球财经等互联网证券门户和社区。股民们倾向于在互联网证券社区表达自己对市场的观点,并通过各种互联网渠道搜索信息制定交易策略,产生了海量观点鲜明的文本数据。研究对金融文本数据的分析方法具有重要的商业价值。本文在研究金融文本分析方面做了如下主要工作:（1）研究了金融文本数据标注方法。鉴于目前中文自然语言处理领域缺乏金融相关数据集,本文通过网络爬虫的方式采集了东方财富股吧、新浪股吧和雪球财经论坛的评论文本数据,并设计了文本数据标注算法,通过数据采集与标注生成了一份中文证券评论文本数据集（CSTD）。（2）研究了金融文本分类的新模型。对BERT模型生成的句向量进行研究与分析,使用不同卷积核大小的卷积层对句向量进行特征提取,构建了一个基于BERT的多核卷积神经网络文本分类模型（BERT-MCNN）。通过实验证明该模型在CSTD数据集上的分类效果优于传统的文本分类模型。（3）设计了面向长文本的自动摘要生成模型。本文从长文本摘要生成的核心问题出发,在研究文本序列标注和文本分类的关键技术的基础上,设计了基于BERT的抽取式自动摘要模型（BERT-DSUM）,该模型能利用BERT生成文档级别向量,有效提高句子的分类精度和摘要抽取的准确性。实验证明BERT-DSUM模型对长文本生成摘要的效果优于传统的摘要生成模型。（4）在研究文本分析模型的基础上,结合金融领域的应用需求,设计并实现了金融文本分析系统（FTAS）。
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